WWW.PDF.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Разные материалы
 

Pages:   || 2 |

«РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ Под редакцией И.В.Ларионовой Монография КНОРУС • МОСКВА • 2016 УДК 330.332(470) ББК ...»

-- [ Страница 1 ] --

ФГОБУ ВПО «Финансовый университет

при Правительстве Российской Федерации»

РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ

В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ

Под редакцией И.В.Ларионовой

Монография

КНОРУС • МОСКВА • 2016

УДК 330.332(470)

ББК 65.291.21я7

Р54

Рецензенты:

А.В. Мурычев, исполнительный вице-президент Российского союза промышленников и предпринимателей, сопредседатель

комиссии по банкам и банковской деятельности, д-р экон. наук, Г.М. Гамбаров, экономический советник департамента финансовой стабильности Банка России, канд. экон. наук, доц.

Риск-менеджмент в коммерческом банке : монография / коллектив авторов ; под ред.

Р54 И. В. Ларионовой. — М. : КНОРУС, 2016. — 456 с.

ISBN 978-5-406-02907-7 Предлагаемая монография относится к числу первых русскоязычных изданий, раскрывающих содержание и технологию риск-менеджмента. В ней на системной основе освещены ключевые аспекты построения и функционирования системы риск-менеджмента в коммерческом банке. В монографии нашли отражение современные тенденции в сфере банковских и финансовых услуг, а также фундаментальные концепции финансового менеджмента. Основное внимание уделено финансовым и нефинансовым рискам, специфике стратегий рискориентированного управления, инструментарию оценки, анализу и принятию управленческих решений, которые продемонстрированы на конкретных примерах. Особенностью изложения является взаимосвязь риск-менеджмента с новыми подходами в регулировании рисков на микро- и макроуровне, включая мегарегулирование.



Для риск-менеджеров и других специалистов банков, магистрантов и аспирантов, специализирующихся в области банковского менеджмента и риск-менеджмента, а также для научных работников и преподавателей.

УДК 330.332(470) ББК 65.291.21я7

РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ

Сертификат соответствия № РОСС RU. АЕ51. Н 16604 от 07.07.2014.

Изд. № 9584. Формат 84108/16. Гарнитура «NewtonC».

Усл. печ. л. 28,5. Уч.-изд. л. 43,0. Тираж 100 экз. Заказ № 01546.

ООО «Издательство «КноРус».

117218, г. Москва, ул. Кедрова, д. 14, корп. 2.

Тел.: 8-495-741-46-28.

E-mail: office@knorus.ru http://www.knorus.ru Отпечатано в филиале «Чеховский Печатный Двор»

ОАО «Первая Образцовая типография».

142300, Московская область, г. Чехов, ул.Полиграфистов, д. 1.

–  –  –

События последних лет свидетельствуют о том, что мировая и национальные экономические системы оказались в зоне затянувшейся нестабильности. При этом, с какими бы причинами она не была связана и в каких бы секторах не возникали системные риски, ясно одно — наступил кризис моделей экономического развития.

Сегодня наблюдаются явные перекосы в стимулах развития экономических систем, которые все больше переносятся в монетарную сферу. При всей важности функционирования финансово-кредитных систем, денежнокредитных отношений для стимулирования экономического роста, деятельности экономических агентов, тем не менее их гипертрофированное развитие, наполненное новыми инструментами, не имеющими зачастую связи с реальными активами, постепенно привело к углублению разрыва между фундаментальными основами экономики и денежной сферой. Другими словами, современную экономику отличает то, что фундаментальные факторы зарождения кризисов сегодня утратили былую значимость. Возникли новые явления, обусловленные прежде всего внедрением современных технологий, открывающих возможности для концентрации капиталов и управления чужими денежными средствами, на покупку гигантских активов за 2—3% их стоимости, многоуровневого перестрахования рисков, упрощенного, конвейерного кредитования заемщиков и ряд других.





Симбиоз этих возможностей придал финансовым инновациям невиданный масштаб, усилил отрыв финансовых технологий от реального сектора, привел к тому, что сумма обращающихся активов оказалась несоизмеримой с реальным богатством. Сегодня цены на сырьевые активы зачастую определяются не только спросом и предложением, но и ценами на фьючерсы. Причем торгуемое их количество многократно превышает объем ресурсов в мире.

Одновременно отличительной чертой развития экономических систем последних десятилетий, и особенно последних нескольких лет, стало усиление государственного регулирования, а в ряде случаев — прямого вмешательства государства в экономические процессы. Учитывая, что кризисы XX—XXI вв. в основном возникали в финансово-банковском секторе, с одной стороны, институты и финансовые рынки, подвергались все более жесткому регулированию в силу специфики деятельности и силы воздействия на экономику, с другой — система регулирования этой сферы не всегда находилась в гармонии с общеэкономическими рычагами и методами управления.

Пока ведущие ученые, политики, эксперты ищут пути выхода из сложившихся реалий и ответы на вопросы, возникшие в связи с новыми вызовами времени, размышляют над новыми концепциями экономического развития, сегодня настало время высокопрофессиональных управленцев, способных предвосхищать развитие событий, быстро и точно реагировать на изменения, принимать верные решения в условиях нестабильной среды.

Значение денежно-кредитных институтов, их вклада в развитие экономики и обеспечения экономического роста бесспорно велико. Более того, банковский сектор, занимая стратегическое положение в экономической системе, обладает достаточным потенциалом и выполняет весьма важные для нее функции, связанные с аккумуляцией и перераспределением денежных средств, регулированием предложения денег в экономике и гармонизации платежей. В то же время в силу специфики бизнеса кредитных институтов последние являются носителями риска, зачастую системного, о чем свидетельствуют банковские кризисы, и особенно последний глобальный финансово-экономический кризис, который обнажил слабые места как в регулировании банковской деятельности и надзоре за ней, так и в качестве управления в коммерческих банках.

Не вызывает сомнения, что трансформация рисков и управление рисками относятся к ключевым функциям менеджмента в коммерческих банках. При этом, чем точнее оценка риска и выбор решения о способах его минимизации при различных сценариях и вероятности реализации риска, тем эффективнее управление в банке и ниже риск его несостоятельности.

Известно, что проблемы принятия решений в условиях риска и неопределенности имеют глубокие исторические корни, однако как самостоятельное направление в экономической, а затем в финансовой сфере оно стало активно развиваться лишь в прошлом веке и достаточно быстро было воспринято практикой. Однако, как показывает исторический экскурс в проблему, пройдет еще несколько десятков лет, пока фундаментальные концепции финансового менеджмента найдут широкое применение в банковской практике, сначала в упрощенном виде — управлении отдельными рисками, а затем будет создано самостоятельное, наполненное новым содержанием направление — риск-менеджмент. Стимулами развития банковского риск-менеджмента явились действия регуляторов, направленные на обеспечение безопасности банковского бизнеса, и динамично развивающаяся практика.

•введение В то же время, прежде чем будут полностью внедрены стандарты оценки рисков, сформулированные и изложенные в Базельских соглашениях I и II, а также созданы глобальные стандарты оценки квалификации, раскрывающие профессиональные компетенции риск-менеджеров, банкиры еще долгое время будут концентрировать внимание на оценке отдельных видов рисков и управлении ими, что не позволяет менеджерам располагать всей необходимой информацией об уровне совокупного риска банка. Это характерно и для значительной части российских банков.

Проблемы одностороннего подхода, базирующегося на фрагментарном, а не интегрированном управлении рисками, обнажил последний глобальный кризис, когда были выявлены слабые стороны в международных стандартах оценки рисков и квалификации риск-менеджеров, что придало импульс развитию регулятивных требований, нашедших отражение в Базеле III, а также переосмыслению сложившихся систем риск-менеджмента.

Целью данной монографии является систематизация теоретических представлений о принципах финансового менеджмента как основы построения системы интегрированного риск-менеджмента в коммерческом банке в новых условиях деятельности.

В книге одновременно прослеживается взаимосвязь между риск-менеджментом на уровне конкретного банка и изменениями в регулировании банковской деятельности на макроуровне, включая антикризисное управление.

Содержание монографии изложено в четырех частях.

Первая часть книги (три главы) посвящена фундаментальным концепциям финансового менеджмента и инвестиционным решениям. В ней также раскрываются эволюция и особенности современной системы интегрированного риск-менеджмента, указывается место управления активами и пассивами в системе рискменеджмента.

Во второй части (семь глав) детально рассматриваются проблемы управления финансовыми рисками в коммерческом банке. Основное внимание уделено рискам несбалансированной ликвидности, кредитному, потери доходности и рыночным рискам. В этой части подробно не только рассматриваются теоретические основы управления, но и приводятся многочисленные примеры оценки рисков и принятия управленческих решений.

Третья часть работы (две главы) посвящена методам управления операционными рисками и особенностям использования производных финансовых инструментов в риск-менеджменте.

В четвертой части книги (три главы) рассматриваются особенности регулирования рисков на макро- и микроуровне. Регулирование на макроуровне излагается в контексте эволюции регулирования банковской деятельности, специфики макроэкономической политики и регулирования в современных условиях, а также его роли в обеспечении финансовой устойчивости банковских систем. Отдельная глава четвертой части посвящена мегарегулятору и перспективам его внедрения в России, раскрывает видение авторов о развитии моделей антикризисного управления в современных условиях.

Регулирование банковской деятельности на микроуровне рассматривается в контексте международных стандартов по капиталу, управления капиталом в коммерческом банке, включая экономический капитал, построение систем внутреннего контроля и мониторинга рисков.

Монография подготовлена профессорами кафедры «Банки и банковский менеджмент» Финансового университета при Правительстве РФ, а также профессиональными менеджерами коммерческих банков.

Подготовленная книга предназначена для банковских риск-менеджеров и других специалистов банков, аспирантов, магистрантов и студентов, специализирующихся в области банковского менеджмента и рискменеджмента, научных работников и преподавателей.

Часть I

–  –  –

Как правило, предвестниками нарастания кризисных явлений были возрастающая волатильность на финансовых рынках, колебания цен на материальные активы. В частности, анализ динамики индекса розничных цен в Великобритании свидетельствовал об относительной стабильности рынка с 1666 г. до середины 1980-х гг.

и резком изменении ситуации в конце XX в. (рис. 1.1).

Рис. 1.1. Волатильность индекса розничных цен в Великобритании в XVII—XX вв.

После Второй мировой войны финансовые рынки стали испытывать последствия роста колебаний цен и ценовой неопределенности, которые спровоцировали скачки инфляции. Последняя в свою очередь привела к неопределенности изменения курсов иностранных валют, процентных ставок и товарных цен. В результате была создана Бреттон-Вудская система, ядром которой был так называемый золотовалютный стандарт, основанный на свободном обмене доллара на золото.

До начала 1970-х гг. жизнь была предельно проста в рамках действия Бреттон-Вудского соглашения, которое фиксировало цены на мировые валюты относительно доллара США и золота. Первые изменения, напряженность на финансовых рынках начались в середине 1960-х гг., но только в 1971 г. золото-девизный стандарт был отменен и конвертируемость золота была прекращена. В 1973—1978 годах в процентную политику банков стали вноситься изменения, что было вызвано оттоком денежных ресурсов из финансово-кредитного сектора на фондовый рынок.

С завершением функционирования этой системы неопределенность и волатильность рынков стали обычным явлением. В начале 1980-х гг. колебания валютных курсов привели к спаду на денежных рынках, что потребовало от регулятора определенных действий. Пол Волкер, председатель Федеральной резервной системы США (ФРС), инициировал изменения в монетарной политике, направленные на обеспечение контроля над инфляцией. Нововведения заключались в таргетировании предложения денег вместо контроля за уровнем официальной учетной процентной ставки. В результате этих нововведений колебания процентных ставок стали нормой жизни.

В этот период отмечались существенные колебания и товарных цен. Эксперты полагают, что резкие скачки цен на нефть ОПЕК в определенной степени были связаны с монетарной политикой. В этот период основные принципы функционирования рынков претерпели серьезные изменения. Волатильность, изменчивость рынков, постоянные рыночные колебания стали обычным явлением (рис. 1.2).

При этом в 1980-е гг. сначала в США, а затем и на других развитых рынках постепенно вводились ограничения на государственное вмешательство в экономику.

В конце XX в. глобализация рынков и рыночная интеграция, независимость центральных банков, развитие информационных технологий и современные коммуникации, а также низкие транзакционные издержки наряду с волатильностью рыночной ликвидности привели к возрастанию рисков и, как результат, к усложнению банковской деятельности.

По мере развития рынка наблюдалось развитие банковских операций с производными финансовыми инструментами, рост разновидностей и объема торговли ими. В мире постепенно складывалось мнение, что именно рынок деривативов обеспечивает стабильность и предсказуемость цен, процентных ставок и валютных курсов, основных экономических процессов перераспределения рисков в экономике1.

Буренин А. Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов: учеб. пособие. Серия: «Теория и практика финансового рынка». 3-е изд., перераб. и доп. М. : НТО им. акад. С. И. Вавилова, 2009.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте Рис. 1.2. Мир стал «ареной риска». Процентное изменение соотношения курсов валют DM / USD

–  –  –

С конца ХХ в. мировой рынок деривативов вступил в стадию интенсивной консолидации и концентрации.

На конец 1987 г. номинальная стоимость всех деривативных контрактов в мире составляла около 1 трлн дол.

США, к марту 1995 г. она составляла 47,5 трлн дол., а в конце 2007 г., по данным отчета Банка международных расчетов, данный показатель составил уже 676,58 трлн дол. США! При этом доля операций с деривативами на внебиржевом рынке превысила 80% (подробнее см. главу 12 «Производные финансовые инструменты в системе риск-менеджмента»).

Согласно Отчету о финансовой стабильности в мире, опубликованному Международным валютным фондом в 2010 г., рост числа открытых контрактов в 2007 г., предкризисном году, составил 25%1. Рост объема торгов кредитными деривативами составил 120%, что не могло не сказаться негативно на состоянии мировой экономики.

В частности, использование деривативов способствовало перегреву кредитного рынка и привело к банкротству многих кредитных организаций, в том числе с вековой историей. Широко известны примеры банков «Берингс»

(Великобритания), «Орандж Каунти» (США) и «Дайва» (Япония).

С другой стороны, органы банковского регулирования и надзора не были готовы и поэтому не могли следовать такому темпу инноваций, что наглядно продемонстрировал кризис 2008—2010 гг.

Правила бухгалтерского учета, методики измерения риска, системы оценки и управления рисками либо не были разработаны к моменту возникновения потребности в них, либо нуждались в серьезной корректировке.

К тому же многие банки применяли деривативы лишь для хеджирования, просто используя технику левериджа для покрытия своих рискованных позиций.

IMF Global Financial Stability Report, 2010.

•13 глава 1. Фундаментальные концепции финансового менеджмента и инвестиционные решения Итак, финансовые посредники (в том числе банки) естественным образом реагировали на происходящие изменения. Одновременно происходили серьезные изменения в деятельности самих банков. Основные принципы функционирования банков в этот период претерпели разительные изменения. Наиболее наглядно этот процесс можно продемонстрировать на примере эволюции банковских комитетов по управлению активами и пассивами.

Если в 1970-е гг. банкиры ориентировались в основном на мнения высокопоставленных менеджеров из ФРС и Бундесбанка, чтобы выстроить собственную линию поведения и в результате предсказывать ожидаемый валютный курс доллара США по отношению к другим валютам сроком на три, шесть и 12 месяцев, то в 1990-е гг.

банкиры обсуждали, например, такие вопросы, как модели Монте-Карло, свопционного портфеля, отчеты о соотношении «риск — доходность» для ипотечных кредитов, дельта-хедж задолженностей по овердрафту и др.

В настоящее время банкиры озабочены вопросами риск-менеджмента с использованием структурированных и гибридных финансовых инструментов.

Но вышесказанное нельзя оценивать позитивно или негативно (чего нельзя сказать о самом кризисе), поскольку для этого отсутствует объективная база для сравнения. Например, необходимо оценить рыночную стоимость используемых финансовых инструментов на основе данных отчета о прибылях и убытках, но, хеджируя стратегический риск, банки не отражают его в балансовом отчете. Не ясно также, может ли потенциальный убыток по операциям с производными финансовыми инструментами (деривативами) быть равен цене страховки, приобретенной для хеджирования бизнес-риска, и т.д.

Вполне определенно можно лишь утверждать, что в результате мирового финансово-экономического кризиса (2008—2010) наблюдалось резкое падение основных экономических показателей в большинстве развитых стран и последовавшая затем глобальная рецессия.

Возникновение кризиса специалисты связывают с такими факторами, как:

• цикличность экономики;

• «перегрев» кредитного рынка (включая ипотечный кризис);

• высокие цены на сырьевые товары;

• «перегрев» фондового рынка, вызванного в том числе активным использованием производных финансовых инструментов.

В этих условиях меняется ситуация в сфере управления рисками: темпы накопления сбережений постепенно уступают темпам потребления; резкие изменения происходят в торговых балансах государств; рынки все более подвержены сильным колебаниям, волатильность стала основной характеристикой финансовых рынков; капиталы и ликвидность свободно перемещаются с одного сегмента рынка на другой.

Следствием вышеназванных тенденций стала ситуация, при которой риск стал глобальным, повсеместным как с точки зрения числа и видов рынков, так и с точки зрения их расположения, географии.

Мир действительно изменился. На современном этапе развития финансовых рынков, когда аксиома прошлых лет для рынков и банков — «слишком крупные, чтобы обанкротиться» — фактически перестала быть таковой, а вопросы демографии и глобальной ликвидности вышли на передний план, настало время банковских риск-менеджеров!

Активная работа по поиску новых возможностей для минимизации банковских рисков стала основой их деятельности. Развивались научные основы и действующая практика риск-менеджмента в банках.

На протяжении всего XX в. предлагались и апробировались новые теоретические подходы финансового менеджмента. Наглядным примером тому служит развитие теории опционов в исторической ретроспективе (рис. 1.3).

Данные, приведенные на рис. 1.3, показывают, что вопросы теории оценки опционов волновали ученых в течение всего XX в. и не утратили своей актуальности в настоящее время. Вместе с тем необходимо отметить, что теория опционов — это лишь один из примеров развития экономической теории.

Важным элементом в формировании наиболее полного представления о развитии современного понимания теории банковского риск-менеджмента является рассмотрение фундаментальных концепций финансового менеджмента.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте Рис. 1.3. Генеалогическое древо моделей оценки опционов (The Family Tree of Option Pricing Models)1

1.2. Обзор фундаментальных концепций финансового менеджмента Термин «фундаментальные концепции»2, как показывает анализ различных точек зрения, является условным, поскольку ряд исследователей предпочитают использовать, например, понятие «базовые принципы финансового менеджмента, формирующие его основы». Подобное разнообразие в терминологии требует выяснения содержания, которое вкладывается в эти понятия. Одновременно заметим, что число вышеназванных концепций (принципов)3 исчисляется десятками.

Основополагающими концепциями финансового менеджмента, которые с полным правом можно отнести к деятельности банков как субъектов экономики, являются:

1) концепция денежного потока;

2) временной ценности ресурсов;

3) компромисса между риском и доходностью;

4) операционного и финансового рисков;

5) стоимости капитала;

6) эффективности рынка капитала;

7) асимметричности информации;

8) агентских отношений;

9) альтернативных затрат;

10) временной неограниченности функционирования хозяйствующего субъекта;

11) имущественной и правовой обособленности субъекта хозяйствования.

Концепция денежного потока (Cash Flow Concept). Одним из распространенных подходов, составляющих суть концепции денежного потока, является представление банка как совокупности чередующихся входящих и исИсточник: возможно, Gallati R. Risk Мanagement and Сapital Adequacy. New York: McGraw-Hill Inc., 2003.

Например, А. Кеон с соавторами выделяют десять фундаментальных принципов: (1) компромисс между риском и доходностью; (2) временная ценность денег; (3) приоритет денежных средств перед прибылью; (4) ориентация на приростные денежные потоки; (5) рыночная конкуренция как ограничитель супердоходности; (6) эффективные рынки капитала; (7) агентская проблема; (8) влияние налогов на «чистоту» принятия управленческих решений; (9) неэквивалентность рисков между собой; (10) обязательность присутствия в финансах этической компоненты.

Подробнее см. : Ковалев В. В. Финансовый менеджмент: теория и практика. 2-е изд. М. : Проспект, 2010. С. 101—109.

•15 глава 1. Фундаментальные концепции финансового менеджмента и инвестиционные решения ходящих потоков. В основе концепции лежит утверждение, что любая финансовая операция может быть ассоциирована как денежный поток. Элементами денежного потока выступают денежные поступления и платежи, доходы, расходы, прибыль и т.д. В банках особое значение придается ожидаемым денежным потокам, для анализа которых разработаны формализованные методы и критерии оценки, позволяющие принимать обоснованные решения финансового характера. В последнее время эксперты стали акцентировать внимание на неожиданных изменениях в движении денежных средств.

Концепция временной стоимости денег (The Time Value of Money Concept) заключается в том, что современная (или текущая) стоимость денежной единицы и ее стоимость, ожидаемая к получению через какое-то время, не являются равноценными. Другими словами, реальная стоимость денежной единицы в будущем всегда отличается от ее настоящей (текущей) стоимости. Подобная неравноценность определяется рядом причин, например: инфляцией, риском неполучения ожидаемой суммы и скоростью оборота денежных знаков. В условиях инфляции происходит обесценение денег, т.е. денежная единица постепенно теряет свою покупательную способность. В экономике практически не бывает безрисковых активов, т.е. всегда существует вероятность того, что по каким-либо причинам ожидаемый доход не будет получен или фактическая доходность окажется ниже или выше запланированной. По сравнению с денежной суммой, которая, возможно, будет получена в будущем, аналогичная сумма, имеющаяся в наличии сегодня, может быть немедленно пущена в оборот и принесет дополнительный доход.

Концепция соотношения «риск — доходность» (Risk and Return Tradeoff Concept) предполагает, что получение любого дохода в бизнесе чаще всего сопряжено с риском. Причем связь между этими взаимосвязанными характеристиками прямо пропорциональная: чем выше обещанная, требуемая или ожидаемая доходность (т.е. отдача на вложенный капитал), тем выше и степень риска, связанного с возможным неполучением этого дохода.

Одновременно верно и обратное утверждение. Суть концепции состоит в том, что ключевым критерием при планировании подавляющего большинства потенциально доходных финансовых операций является критерий субъективной оптимизации соотношения «риск — доходность».

Концепция операционного и финансового рисков (Operating Risk and Financial Risk Concept) предполагает, что банку свойственны два основных типа риска — операционный и финансовый.

Операционный риск может рассматриваться в широком и узком смысле. В первом случае речь идет об отраслевых особенностях (например, банковского бизнеса), определяющих специфику структуры активов. Выбрав объект инвестирования, т.е. вложив свой капитал именно в этот бизнес, инвестор рискует не окупить вложения.

В такой трактовке операционный риск еще называют предпринимательским риском (Business Risk). Во втором случае речь идет о возвратности и доходности проведенных операций как результате активной инновационной деятельности банка, опирающейся на освоение новых, зачастую ресурсоемких и потому рисковых технологий.

Подобная тактика находит выражение в структуре активов банка, в том числе в повышении доли внеоборотных активов. Уровень этого риска в той или иной степени регулируется топ-менеджментом банка, определяющим политику в отношении его процессов и технологий.

Финансовый риск связан со структурой капитала и должен учитываться при принятии решений в отношении источников финансирования банка. При этом, поскольку собственного капитала банка порой не хватает, он активно выступает в роли заемщика. Однако, если обязательства перед сторонними кредиторами и инвесторами не выполняются, они могут инициировать процедуру банкротства с неизбежными в таком случае потерями для собственников и топ-менеджмента банка и даже привести к банкротству.

Концепция стоимости капитала (Cost of Capital Concept). Суть данной концепции заключается в том, что бесплатных источников финансирования не существует. При этом мобилизация и обслуживание того или иного источника имеют разную стоимость для банка и впоследствии для его дебиторов.

Концепция эффективности рынка капитала (Capital Market Efficiency Concept). В условиях рыночной экономики банки активно работают на рынках капитала, на которых можно найти дополнительные источники финансирования, а также получить некоторый спекулятивный доход, сформировать оптимальный портфель активов и депозитов для поддержания платежеспособности и др. Принятие решений, выбор поведения на рынке капитала, равно как и активность операций на нем, тесно связаны с концепцией эффективности рынка, суть которой заключается в следующем.

Финансовые рынки как источники дополнительных ресурсов для банка в информационном плане не являются эффективными, т.е. уровень информационной насыщенности и доступности информации участникам рынка ограничен.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте В неоклассической теории финансов данная концепция обосновывается гипотезами эффективности рынков (Efficient-market Hypothesis), утверждающих о теоретически возможном существовании трех форм эффективности рынка — слабой, умеренной и сильной1.

Концепция асимметричной информации (Asymmetric Information Concept) тесно связана с определенной концепцией эффективности рынка и состоит в том, что отдельные участники рынка могут владеть информацией, недоступной другим участникам в равной мере. Учитывая, что полной симметрии в информационном обеспечении участников рынка достичь в принципе невозможно (поскольку всегда существует так называемая инсайдерская информация), именно данная концепция объясняет существование самого рынка, ибо каждый его участник надеется, что информация, которой он располагает, возможно, неизвестна его конкурентам, и следовательно, он имеет преимущество в принятии эффективных решений.

Концепция агентских отношений (Agency Relations Concept) состоит в том, что по отношению к любому банку всегда можно обособить группы лиц, заинтересованных в его деятельности, однако их интересы, как правило, не совпадают, что приводит к конфликту интересов.

Как любая социально-экономическая система банк может эффективно функционировать в случае, когда его деятельность не противоречит интересам лица (группы лиц или соответствующего органа), имеющего право и возможность принимать (влиять) управленческие решения. На начальных стадиях развития экономики, когда банки были небольшими по размеру, их развитие зависело от хозяина или собственника. По мере появления банков различных организационно-правовых форм (особенно акционерной формы его организации) происходит передача властных функций управления бизнесом от собственников (акционеров) к наемным профессиональным управляющим (менеджерам), которые, по существу, управляют банком, причем не обязательно руководствуясь исключительно интересами собственников. В известном смысле произошла автономизация деятельности банка по отношению к собственникам. При этом очевидно, что этот процесс не может не сопровождаться определенными противоречиями между собственниками и менеджерами (точнее, топ-менеджерами).

В 1930-е годы в исследованиях ученых обращалось внимание на причины и способы нивелирования подобных противоречий. В 1960-е годы широкую известность получил подход Дж. Гэлбрейта (John Kenneth Galbraith), утверждавшего, что в новом индустриальном обществе господствует техноструктура корпорации2.

Иными словами, в управлении крупной фирмой вся полнота власти принадлежит не собственникам и не топ-менеджерам, а коллективу — техноструктуре. Она монополизирует знания, информацию и технику принятия управленческих решений, тем самым фактически принижая роль собственника фирмы в стратегическом управлении, а высшему исполнительному органу — совету директоров — оставляет лишь чисто технические функции.

Если вспомнить, что деятельность банка в той или иной степени находится под прямым или косвенным влиянием множества других заинтересованных лиц, интересы которых даже теоретически не могут совпадать, то становится очевидным, что оптимизация управления крупным банком требует учета множества факторов, имеющих не только материальную природу. Речь идет о психологии и личной заинтересованности, которые в контексте ведения бизнеса обобщаются в рамках так называемой теории агентских отношений (Agency Theory).

Концепция агентских отношений гласит, что в условиях рыночной экономики определенные противоречия между различными группами лиц, заинтересованных в деятельности банка, неизбежны, причем наиболее значимы противоречия, возникающие между его собственниками и топ-менеджерами. Причина этих противоречий кроется в присущем рыночной экономике разрыве между принадлежащей собственникам и являющейся ключевым элементом права собственности функцией распоряжения в отношении судьбы банка и стратегии его развития, с одной стороны, и функцией текущего управления и контроля за состоянием и изменением имущества банка — с другой стороны. Суть указанных противоречий, причины их возникновения и способы их предотвращения и (или) нивелирования негативных последствий в определенной степени объясняются в рамках агентской теории.

Обособление трех форм эффективности рынка капитала было предложено в 1967 г. исследователем из Чикагского университета Г. Робертсом (подробнее см. Roberts H. (Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов : пер. с англ. М. : Олимп-Бизнес, 1997. С. 317).

Детальную проработку этой идеи позднее осуществил Ю. Фама.

Под техноструктурой корпорации понимается совокупность всех ее квалифицированных специалистов (ученых, инженеров, менеджеров, юристов и др.), каждый из которых обладает уникальными знаниями или способностями, имеющими определенную значимость для функционирования фирмы.

•17 глава 1. Фундаментальные концепции финансового менеджмента и инвестиционные решения Итак, в основе теории лежит модель взаимоотношений «принципал — агент». Принципал (например, собственник) поручает нанятому им за определенное вознаграждение агенту (управленческий персонал) действовать от его имени и в интересах максимизации благосостояния принципала. В рамках агентской теории определяется понятие групп с потенциально возможными конфликтами, систематизируются их интересы, определяются варианты и рекомендации по нивелированию возможных противоречий. Агентская теория объясняет, почему в этом случае возникает конфликт интересов между принципалами и агентами, состоящий в том, что последние отклоняются от пути решения сформулированной задачи и руководствуются в своей работе прежде всего принципом приоритета собственных целей, заключающихся, в частности, в максимизации полезности для себя, а не для принципала. Среди основных причин — информационная асимметрия, принципиальная невозможность составления полного контракта и необходимость учета допустимых затрат на создание и поддержание системы контроля за действиями агентов.

Если конфликт интересов не носит критического характера, говорят о конгруэнтности целевых установок всех заинтересованных лиц1. В хорошо организованной и структурированной компании, как правило, нет серьезных противоречий между целями, стоящими перед самой компанией, ее владельцами и управленческим персоналом. В рамках данной теории не только объясняются суть упомянутых противоречий и причины их возникновения, но и предлагаются способы их предотвращения и (или) нивелирования негативных последствий. Роль финансовых индикаторов и финансовых рычагов в решении агентской проблемы исключительно высока.

Один из способов контроля за конгруэнтностью — аудит деятельности. Очевидно, что концепция агентских отношений имеет непосредственное отношение к финансовой стороне деятельности банка, поскольку система управления им по определению не свободна от возможных противоречий, а для их преодоления собственники банка вынуждены нести так называемые агентские издержки (Agency Costs). Существование подобных издержек является объективным фактором, а их величина должна учитываться при принятии решений финансового характера.

Концепция альтернативных затрат (Opportunity Costs Concept), или концепция упущенных возможностей, состоит в том, что принятие нового решения финансового характера в подавляющем большинстве случаев связано с отказом от какого-то альтернативного варианта, который мог бы принести определенный доход. Этот упущенный доход необходимо учитывать при принятии решений. Например, не случайно в крупных банках всегда предусматривается создание службы внутреннего контроля, которая затратна по определению, не приносит прямого дохода, однако минимизирует прямые и косвенные потери от некачественного исполнения разными подразделениями своих функций.

Концепция временной неограниченности функционирования хозяйствующего субъекта (Going Concern Concept) предполагает, что банк, однажды возникнув, будет существовать вечно, у него нет намерения внезапно свернуть работу, а потому его инвесторы и кредиторы могут полагать, что банк будет исполнять свои обязательства. Речь идет о так называемых нормальных условиях функционирования банка, которые могут быть нарушены только форс-мажорными обстоятельствами.

Эта концепция служит основой стабильности и определенной предсказуемости динамики цен на рынке ценных бумаг, дает возможность использовать фундаменталистский подход для оценки финансовых активов и принцип историзма цен при составлении бухгалтерской отчетности, снизить транзакционные издержки и т.д.

Концепция имущественной и правовой обособленности субъекта хозяйствования (The Firm and Its Owners Separation Concept) состоит в том, что после своего создания банк представляет собой обособленный имущественноправовой комплекс, т.е. его имущество и обязательства существуют обособленно от имущества и обязательств его собственников и других предприятий. Эта концепция тесно связана с концепцией агентских отношений, имеет исключительно важное значение для формирования у собственников и контрагентов предприятия реального представления в отношении, во-первых, правомочности своих требований к данному банку и, во-вторых, оценки его имущественного и финансового положения.

Взаимоувязка целевых финансовых индикаторов позволяет достичь конгруэнтности (соответствия, согласия) целевых установок, т.е.

ситуации, при которой возможные противоречия между заинтересованными лицами уже не носят критического для функционирования компании характера.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте

–  –  –

Как уже отмечалось, вплоть до 1970-х гг. банковское дело было весьма интересным и не слишком сложным (с позиций современного его понимания). Однако те, кто принял решение стать банкиром в 1975 г., были если не разочарованы, то по крайней мере удивлены резкими изменениями, произошедшими в банках. Например, если в 1970-е гг. банкиры ориентировались в основном на определение уровня номинальной процентной ставки, практически (или вовсе) не учитывая балансовую стоимость финансовых инструментов, то в 1990-е гг. возникла необходимость в ежедневной переоценке стоимости активов, что потребовало контролировать уровень риска, его соответствие установленным банком лимитам. В настоящее время эти подходы требуют развития.

Эволюция техники банковского риск-менеджмента представлена в работе в виде нескольких этапов — начиная от выбора активов (фондов, финансовых инструментов) и заканчивая выбором портфеля, поиском модели оценки и управления рисками.

Техника управления активами развивалась в направлении ее усложнения.

На рисунке 1.3 и в табл. 1.3 наглядно представлено, как в исторической ретроспективе развивалась научная мысль и шел процесс управления рисками — начиная с выбора отдельных видов активов до выбора портфеля и далее до использования модели оценки стоимости активов (Capital Asset Pricing Model — CAPM). При этом ядром современного риск-менеджмента и управления активами банка стало понимание взаимосвязей и взаимозависимостей, корреляционных связей между видами банковских операций и услуг, между соответствующими им рисками и инструментами минимизации последних.

1.4. Инвестиционные решения: критерии выбора и принятия решений Модели определения эффективности инвестиционных решений Стимулируя мобилизацию капитала, банки обеспечивают перераспределение свободных средств между различными сферами деятельности, отраслями экономики в пользу наиболее перспективных, быстрорастущих направлений инвестиций и производств.

Для любого инвестора (включая банки), вкладывающего свои средства в высокорискованные и доходные активы, основной целью является получение прибыли, а значит, важно определить доходность (эффективность) инвестиций, главным образом ожидаемую. Одновременно известно, что финансовые инвестиции сопряжены с определенным риском как недополучения ожидаемого дохода, так и потери части или всего инвестированного капитала. В условиях развитого рынка квалифицированный анализ позволяет оценить надежность потенциальных вложений и выбрать наиболее оптимальный вариант. Однако проведение такого анализа требует знания базовых методов оценки эффективности, рисков и доходности инвестирования капитала.

При оценке эффективности банковских инвестиций важную роль играет выбор ставки дисконтирования, позволяющей сравнить варианты инвестиций на основе экономического суждения или прогноза.

•19 глава 1. Фундаментальные концепции финансового менеджмента и инвестиционные решения При выборе ставки дисконтирования ориентируются в основном на существующий или ожидаемый средний уровень ссудного процента, например так называемую минимально привлекательную ставку доходности (minimum attractive rate of return). Однако вопрос о том, каков этот минимальный уровень, остается неопределенным. На практике обычно выбирают такие ориентиры, как доходность определенных видов ценных бумаг, банковских операций и т.д. Нередко при анализе эффективности в качестве варианта ставки дисконтирования используют показатель средней цены капитала (cost of capital) — средний показатель доходности акций.

Ставка дисконтирования в основном зависит от конъюнктуры рынка, финансового положения инвестора, его способности прогнозировать будущее и т.д. Важным моментом при определении процентной ставки, применяемой при дисконтировании, является учет степени риска. Поскольку риск в инвестиционном процессе независимо от его конкретных форм в конечном счете предстает в виде возможного уменьшения реальной доходности капитала по сравнению с ожидаемой, причем это уменьшение проявляется в течение определенного периода, то в качестве общей рекомендации по учету риска потерь от сокращения доходности, инфляционного обесценения денег и т.д.

вводят поправку к уровню процентной ставки, которая характеризует доходность безрисковых вложений (например, краткосрочных государственных ценных бумаг), т.е. добавляют так называемую премию за риск, учитывающую как специфический риск (несистематический риск), связанный с неустойчивостью получения дохода от конкретного инвестиционного проекта, так и рыночный (систематический) риск, связанный с конъюнктурой рынка.

Проблема риска является одной из основных при сравнении и выборе вариантов инвестиций. Добавление риск-премии к величине процентной ставки, осуществляемое экспертом на субъективной основе, является наиболее простым и распространенным, но не единственным вариантом.

В последнее время произошли большие изменения в попытках повысить надежность оценки ожидаемой доходности инвестиций. Крупные западные банки стали использовать различные сложные методы, такие как экономико-математическое моделирование, методы математической статистики и анализа чувствительности.

Данные методы позволяют оценить риск, изучить многовариантную картину последствий (эффектов) в зависимости от изменения условий — «входных параметров» анализируемых рисков. Иными словами, риски могут быть снижены при более основательном понимании их корреляции и механизма формирования прибыли с учетом различных факторов.

В процессе анализа сложных инвестиционных процессов, например, на рынке ценных бумаг, в современных условиях практически невозможно обойтись без использования специальных экономико-математических моделей CAPM и APT (Arbitrage Pricing Theory — теория арбитражного ценообразования). Их преимущество по сравнению с традиционными способами, когда премия определяется экспертом, заключается в одновременном учете в одной модели большого числа факторов, условий и предположений, а также в известной свободе выбора этих условий в процессе работы с ними, совместимости (непротиворечивости) используемых в этих моделях показателей, возможности получения вариантов поведения изучаемого явления для широкого диапазона и сочетаний исходных условий и предположений (например, состояния фондового рынка).

Исследование того, как взаимодействие спроса и предложения приводит к равновесию на конкурентном рынке, является одной из главных целей экономики как науки. Однако классическая теория равновесия непригодна для изучения финансового рынка прежде всего потому, что не учитывает значения неопределенности как фактора риска. Вместе с тем именно возможность принятия риска определяет рациональность действий субъектов этого рынка, принимаемых ими решений, а следовательно, и уровень цен на рынке.

Теория портфельных инвестиций Диверсификация активов как метод управления риском использовалась на практике задолго до того, как Г. Марковиц (Markowitz) опубликовал в 1952 г. статью о принципах формирования портфеля. Появление же самой портфельной теории (МРТ) и теории ценообразования опционов относится к периоду, который на несколько десятилетий опередил появление теории Марковица (см. рис. 1.3). Но эти методы (главным образом количественные) нельзя назвать первыми попытками диверсификации активов, поскольку аналогичные подходы применялись еще в середине XIX в. в инвестиционных трастах Англии и Шотландии. Более того, ссылки на их использование можно найти у классиков всемирной литературы. Например, в «Венецианском купце»

У. Шекспира торговец Антонио говорит, что он не беспокоится о судьбе своих товаров:

«Поверьте, нет! Свое богатство, к счастью, Не одному доверил трюму я, Не одному пути. К тому ж оно Не все зависит от удачи года»1.

Шекспир В. Венецианский купец / пер. И. Б. Мандельштама // Избранные произведения. М.; Л. : ГИХЛ, 1950.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте В то же время до появления статьи Марковица в 1952 г. в мире не существовало общепризнанной количественной теории инвестиций, которая учитывала бы эффекты диверсификации активов в зависимости от степени риска, позволяла бы различать эффективные и неэффективные портфели и анализировать доходность портфеля в зависимости от уровня его совокупного риска.

Для того чтобы оценить преимущества и недостатки теорий и моделей, которые активно применяются в настоящее время для целей регулирования и надзора, с одной стороны, и для управления портфелем клиента или банка — с другой, необходимо обратиться к сути портфельной теории.

В 1935 году Дж. Х. Хикс (Hicks) обосновал свою позицию относительно необходимости дальнейшего развития основных положений теории денег в рамках уже существующей теории стоимости (theory of value). Он предложил в рамках этой теории дополнительно учитывать риск. В частности, Хикс отмечал, что «фактор риска влияет на результат двояко: во-первых, воздействуя на ожидаемый срок инвестиций, и, во-вторых, на ожидаемую доходность инвестиций». Он представил вероятностную дисперсию риска в виде средней стоимости и предложил соответствующие подходы к измерению дисперсии.

Хикс был предшественником Дж. Тобина (Tobin), объяснявшего спрос на деньги желанием инвестора вложить средства с минимальным риском и высокой доходностью. Наряду с общими подходами методологии исследования этих авторов различны. Хикс в своей модели (1962) не предлагал использовать для анализа стандартное отклонение или какие-либо иные специальные измерители отклонения (дисперсии), вызванные влиянием риска. Он не смог предложить математический инструментарий, позволяющий оценить риск портфеля и индивидуальные риски составляющих его активов. Методология Хикса, по мнению его критиков, имела определенные недостатки1.

Вместе с тем статья Хикса по вопросам ликвидности (1962) была более точна в определении риска. В ней стандартное отклонение было определено как мера определенности (certainty) и средней (mean). Формализация этих подходов была представлена им в математическом виде и названа «чистая теория портфельных инвестиций» (The Pure Theory of Portfolio Investment). Модель Хикса почти идентична модели Тобина. Различие этих моделей заключается лишь в том, что Хикс предполагал, что все корреляции равны нулю, тогда как Тобин допускал существование любых ковариаций. Таким образом, Хикс предложил общую формулу определения различий портфеля (portfolio variance), написанную скорее в терминах корреляций, а не ковариаций. Хикс в 1962 г.

получил заключение Тобина, что для портфелей, в составе которых присутствуют наличные деньги, существует прямо пропорциональная зависимость между средней по портфелю (portfolio mean) и стандартным отклонением (standard deviation) и что пропорции между рисковыми активами остаются постоянными вдоль этой линии — «границы эффективности». Таким образом, фактически Хикс впервые представил подход, названный позднее теоремой распределения Тобина.

Другой ученый Дж. Маршак (Marschak) сформулировал в 1938 г. свое понимание риска более определенно, опираясь на количественную (ordinal) теорию выбора в условиях неопределенности. Он допускал предпочтения выбора в пределах параметров возможного распределения: в простейшем виде — это средняя (mean) и вариации (variance). В целом путь от этой формулировки до анализа портфельного выбора самый короткий. Однако вклада Маршака в портфельную теорию было все же недостаточно, хотя именно он сделал первые шаги в этом направлении, выражая предпочтение инвестициям кривыми безразличия в области среднего распределения (mean-variance space). Работа Маршака (1938) является ориентиром в теории рынков, участники которых действуют в условиях риска и неопределенности. Именно эти положения позднее развил Тобин, и они стали основой модели оценки стоимости активов CAPM. Это самый существенный прорыв экономической теории в части определения риска и неопределенности до публикации работы Дж. фон Неймана и О. Моргенштерна (von Neumann и Morgenstern) в 1944 г. Во времена Маршака теория выбора (аллокации, размещения, инвестирования) активов экономистами неоклассической школы воспринималась неадекватно. Методология детерминированных расчетов применима для решения задач максимизации, например определения потребительского спроса в пределах ограниченного бюджета (как часть неоклассического подхода), тогда как выбор портфеля предполагает принятие решений в условиях неопределенности. В этих условиях вероятностные понятия среднего ожидаемого дохода по всем инвестициям и уровня риска становятся все более актуальными.

В 1938 году С. Уильямс (Williams) в своих работах показал значение диверсификации, разнообразия. Он считал, что возможности инвестирования активов должны определяться предполагаемой стоимостью ценной буОн не разделял эффективные и неэффективные портфели. Его модель имела недостатки в последовательности отображения границы эффективности. Он не представил теорему или иное математическое объяснение факта, почему все эффективные портфели, имеющие в своем составе наличные денежные средства, имеют аналогичную структуру (распределение) рисковых активов.

•21 глава 1. Фундаментальные концепции финансового менеджмента и инвестиционные решения маги и средней стоимостью ценных бумаг. В своих размышлениях он пришел к выводу, что если инвестировать средства в большое количество разных ценных бумаг, риск может быть фактически устранен. Однако его предположение, что закон больших чисел применим к портфелю ценных бумаг, нельзя принять без оговорок. Доходность ценных бумаг слишком взаимозависима, межкоррелирована. В связи с этим диверсификация не может устранить все вариации, различия.

Уильямс также предложил оценивать степень риска путем добавления риск-премии к норме нетто-процента и затем использовать эту величину как процентную ставку для дисконтирования будущих доходов. Он рассматривал вопросы разделения индивидуального (специфического) и систематического рисков, не давая при этом четкой схемы для анализа. Однако модель дисконтирования дивидендов Уильямса и в настоящее время остается одним из стандартных способов определения средней стоимости ценных бумаг, необходимой для средневариативного (mean-variance) анализа.

Д. Ливенс (Leavens) в статье 1945 г., посвященной диверсификации инвестиций, сделал вывод, что на стоимость каждой ценной бумаги действуют различные факторы, и предложил разделять систематический и несистематический риски.

Современная портфельная теория После публикации статьи в 1952 г. Марковиц был признан основателем современной портфельной теории (MPT)1. В статье, посвященной портфельному выбору, Марковиц предложил использовать ожидаемую (среднюю) доходность, а также вариации доходности портфеля в целом как критерия для выбора портфеля.

Он рассматривал их, с одной стороны, как возможную гипотезу о фактическом поведении инвесторов и, с другой стороны, как основополагающий принцип, на котором строится поведение инвесторов. Он предполагал, что прогнозирование доходности ценных бумаг — это вероятностная величина, которая подчиняется теории вероятности. Из этого предположения Марковиц заключил, что средняя ожидаемая доходность портфеля — это средневзвешенная величина средней ожидаемой доходности по всем активам, представленным в портфеле в виде отдельных ценных бумаг, и что различия в доходности портфеля — это специфическая функция вариации и ковариации между ценными бумагами с учетом их удельного веса в структуре портфеля.

Одновременно Марковиц различал эффективные и неэффективные портфели. Впоследствии эту границу стали называть границей эффективности для активов, называемых впоследствии комбинациями средневариантной эффективности (рис. 1.4).

Марковиц предложил использовать статистические методы для оценки величин этих средних — вариаций и ковариаций ценных бумаг. В результате исследования статистических рядов могут быть получены средние величины, вариации и эффективные комбинации, которые затем можно представить инвестору. Последний же из предложенных вариантов выбирает желаемую комбинацию дохода и риска. Марковиц использовал геометрию, чтобы проиллюстрировать свойства эффективных наборов активов, ограничивая свой анализ лишь инвестициями с положительной доходностью, подлежащей лимитированию. Он показал, что набор эффективных портфелей имеет вид прямой линии (составлен из взаимосвязанных прямых линий), а набор комбинаций средневариантной эффективности имеет вид параболы.

Рой предложил делать выбор на основе средней и вариаций портфеля в целом. В частности, он предложил выбирать позиции, которые максимизируют полезность портфеля, основанную на доходности, обозначив в качестве стандартного отклонения доходности. Формула Роя для вариаций портфелей включала ковариации доходности различных ценных бумаг.

Главные различия между подходами Роя и Марковица заключались в том, что Марковиц рассматривал только доходные инвестиции (неотрицательные значения доходности), тогда как Рой анализировал инвестиции с любой степенью риска и положительной или отрицательной доходностью.

Кроме того, Марковиц предлагал инвестору выбор желаемого портфеля на границе Рис. 1.4. Кривая границы эффективности и прямая линия рынка капиталов:

эффективности, тогда как Рой рекомендовал выбрать определенReturn — доходность; R (Risk) — риск ный портфель.

Одновременно Рой (Roy) (1952) опубликовал статью на ту же тему с аналогичными выводами и ясной теоретической структурой.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте Марковиц включил риск в качестве важной характеристики для анализа портфеля. Его подход основан на положении о взаимосвязи и взаимозависимости риска и доходности. Он рассматривает эффект диверсификации, разнообразия, используя стандартное отклонение или различие, отклонение (variance) как меру риска.

Данный подход был позднее развит Тобином, который улучшил корреляцию между активами и минимизацией риска, введя в научный оборот понятие «стабильное положение». Объединив подходы Марковица по отношению к портфелям на границе эффективности и стабильного положения Тобина, У. Шарп (W. Sharpe) развил далее концептуальное моделирование рыночных рисков и ввел в теорию понятие прямой рынка капиталов в виде тангенса от надежного актива до границы эффективности.

1.5. Модель оценки стоимости активов (Capital Asset Pricing Model — CAPM)1 Дальнейшие исследования рынка ценных бумаг, а также сложность модели Марковица обусловили создание в 1960-е гг. модели оценки стоимости активов (CAPM), которая была развита в работах У. Шарпа, Дж. Линтнера (J. Lintner), Моссина (Mossin). Были созданы основы принципиально новой теоретической модели равновесия, названной моделью оценки стоимости активов, или ценообразования капитала (долгосрочных активов).

Позднее современная теория портфеля активов, получила свое логическое развитие в работах Блэка (Black).

Поскольку подход Марковица не давал ответа на вопрос относительно оценки простых акций, модель CAPM позволила развить существующие представления об инвестиционных рисках и соотношении «риск — доходность» при условии, что рынки находятся в равновесии. В соответствии с этим модель CAPM можно назвать моделью равновесия для рынка капитала.

Главное значение модели заключается в том, что было доказано: ожидаемая эффективность инвестиций связана с мерой риска конкретных финансовых вложений, известной как бета. Модель CAPM наилучшим образом отражает зависимость между ожидаемой доходностью и показателем бета. Эта модель представляет собой интеллектуальную основу для многих современных практических разработок в сфере инвестиций.

Для построения модели используют систему допущений, позволяющих достигнуть определенного уровня абстракции (т.е. абстрагироваться от сложностей ситуации, окружающей среды) и сфокусировать внимание на наиболее существенных элементах. К таким допущениям были отнесены следующие.

Инвесторы оценивают портфели исходя из их ожидаемой эффективности и стандартного отклонения в течение одного временного периода.

Инвесторы никогда не довольствуются малым, т.е. из двух идентичных портфелей они предпочтут тот, который характеризуется более высокой ожидаемой эффективностью (доходностью с учетом степени риска).

Инвесторы избегают риска, т.е. из двух идентичных портфелей более предпочтительным окажется тот, который имеет наименьшее стандартное отклонение.

Отдельно взятые активы могут делиться до бесконечности. Другими словами, инвестор вправе, если пожелает, приобрести часть акций.

Инвесторы могут привлекать и размещать средства по так называемой безрисковой ставке.

Налоги и операционные издержки во внимание не принимаются.

Все инвесторы действуют на одном временном отрезке, состоящем из одного периода.

Свободная от риска процентная ставка одинакова для всех инвесторов.

Все инвесторы обладают постоянным и свободным доступом к информации.

Инвесторы имеют равнозначные ожидания, т.е. их предположения относительно ожидаемой эффективности, стандартных отклонений и ковариации ценных бумаг одинаковы2.

Анализ этих допущений позволяет сделать вывод, что в модели CAPM рассматривается так называемый идеальный конкурентный рынок, все участники которого располагают одинаковой информацией и принимают на ее основе наилучшие, оптимальные решения. То есть инвесторы анализируют и обрабатывают информацию одинаково. Рынок ценных бумаг является идеальным, т.е. не существует препятствий для инвестиций. Такие потенциальные барьеры, как ограниченная делимость акций, налоги, операционные издержки, безрисковые процентные ставки размещения и привлечения средств, во внимание не принимаются. Это позволяет финанСАРМ в экономической литературе нередко называют также моделью ценообразования капитальных активов.

Markowitz H. M. Portfolio Selection // Journal of Finance. 1952. March. P. 77—91.

•23 глава 1. Фундаментальные концепции финансового менеджмента и инвестиционные решения

–  –  –

1.6. Прямая рынка капиталов (Capital Market Line — CML)1 Предположим, что инвесторы привлекают и размещают средства по процентной ставке безрисковых инвестиций (т.е. ставка привлечения средств (B) равна ставке размещения средств (F) : B = F). В таком случае граница эффективности превращается в прямую линию, начинающуюся в точке (0; F) и являющуюся касательной к первоначальной границе эффективности портфеля рисковых инвестиций. Таким образом, граница эффективности, возникающая из допущения о равенстве безрисковых ставок привлечения и размещения средств, приводит к важному заключению, именуемому в дальнейшем «прямая рынка капиталов» — CML. Она изображена на рис. 1.6, демонстрирующем также, что существует только один набор, или портфель, рисковых активов, которыми инвестор хотел бы обладать.

Назовем его портфель М.

Так как инвесторы ведут себя рационально и избегают риска, следовательно, их привлекает ожидаемая доходность, но пугает Рис. 1.6. Прямая рынка капиталов Подробнее см. : Markowitz H. M. Portfolio Selection // Journal of Finance. 1952. March. P. 77—91.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте риск. Таким образом, они будут заинтересованы в обладании одним портфелем рисковых активов: рыночным портфелем (или его реальным эквивалентом, состоящим, скажем, из 20 видов ценных бумаг). Все это объясняется тем, что данный портфель должен предлагать минимально возможную величину риска при существующем уровне ожидаемой доходности. Чтобы достичь этого, инвестор, избегающий риска, должен довериться рынку при формировании оптимального портфеля и выбрать портфель с той же структурой, что и рыночный.

Если, например, в общей стоимости всех рисковых ценных бумаг акции IBM составляют 5,5%, то инвестор должен вложить 5,5% своего капитала, предназначенного для рисковых финансовых операций, в акции IBM.

Конечно, теория не может подсказать, как разделить капитал на рисковую и безрисковую (или рискнейтральную) части. Каждый инвестор решает эту проблему самостоятельно в зависимости от своей склонности к риску.

Далее инвесторы могут скорректировать риск своих инвестиционных портфелей (P) таким образом, что они будут обладать большим или меньшим риском по сравнению с риском рыночного портфеля (M), привлекая или размещая свободные средства по ставке доходности безрисковых инвестиций. Это позволит им сдвигать свои персональные портфели вверх (вниз) от точки М вдоль CML (см. рис. 1.6).

Уравнение CML определяет доходность, ожидаемую инвестором от эффективного портфеля, который может быть определен как один из находящихся на CML, так как рациональный, избегающий риска инвестор вряд ли заинтересуется другими портфелями. Особенностью данного подхода является невозможность его применения по отношению к отдельно взятым инвестициям (например, его нельзя использовать для определения ожидаемой доходности инвестиций, осуществляемых в конкретную компанию), которые Марковиц определяет как неэффективные инвестиции. Применяется он только к эффективным инвестициям (т.е. эффективным портфелям).

Данная доходность: E(P) = F + P состоит из двух элементов:

1) доходность безрисковых инвестиций (F);

2) премия за риск (P) — дополнительная доходность, причитающаяся инвестору за принятие на себя риска. В свою очередь премия за риск состоит из двух элементов: и P, где первый элемент () — рыночная цена риска, т.е. ставка вознаграждения, действующая на фондовом рынке (с точки зрения ожидаемой доходности) за принятие риска; второй элемент (P) — количество процентных пунктов риска, принятых на себя инвестором при выборе определенного эффективного портфеля (j).

Как утверждал Марковиц и его последователи, единственным источником риска эффективного портфеля (P) является риск рыночного портфеля, который по определению является недиверсифицируемым, и, следовательно, премия за риск относится только к недиверсифицируемому риску. Таким образом, рынок не предоставит инвестору никакого вознаграждения за риск, который можно преодолеть путем диверсификации.

Для того чтобы определить первоначальные границы эффективности рисковых активов при помощи CML, не требуется сложных расчетов (рис. 1.7). Предполагается, что CML — это линейная функция, следовательно, ее местоположение можно определить, зная лишь две точки: свободную от риска доходность [F; 0] и ожидаемую доходность и риск портфеля рисковых инвестиций М [Е(P); P]. Определить первый показатель достаточно просто, в то время как для последнего приемлемым заменителем может стать ожидаемая доходность и риск общего фондового индекса, например фондового индекса «Файненшиал Таймс», — FTSE.

–  –  –

Рыночный портфель Если все инвесторы характеризуются ранее описанными особенностями, то все они будут инвестировать часть или все свои средства в портфель М. А так как это будет единственная комбинация, или портфель рисковых инвестиций, представляющий интерес для инвесторов (имеется в виду, что кто-то должен держать у себя каждую имеющуюся в распоряжении рисковую инвестицию), то из этого следует, что рисковый портфель М должен содержать все имеющиеся в наличии рисковые инвестиции. То есть портфель М должен состоять из акций всех компаний, котируемых на фондовом рынке. Отсюда термин «рыночный портфель».

Инвестор, пожелавший включить рыночный портфель в свой совокупный инвестиционный портфель, должен (по крайней мере в теории) владеть акциями всех компаний, котируемых на бирже в суммах, пропорциональных их рыночным стоимостям. Например, совокупная рыночная стоимость трех компаний А, В и С составляет 20, 10 и 30 млн дол. соответственно. Инвестору, желающему разместить 1800 дол. в рыночном портфеле, следует приобрести на 600 дол. акций компании А, на 300 дол. акций компании В и на 900 дол. — компании С.

В концепции рыночного портфеля используется понятие равновесных рыночных цен. Если рыночный портфель включает акции всех котируемых компаний, тогда рыночные цены данных акций (а отсюда и их ожидаемая доходность) должны быть такими, что сделает их приемлемыми для инвестирования, для включения в состав рыночного портфеля. Другими словами, цены акций находятся в состоянии равновесия, если их ожидаемая доходность является адекватной компенсацией за риск, связанный с осуществлением данных инвестиций.

Также следует обратить внимание (учитывая снижающий риск эффект диверсификации), что рыночный портфель является изначально диверсифицированным портфелем. Это портфель рисковых активов, в котором весь риск, который возможно уничтожить, был уничтожен. Тем не менее может возникнуть вопрос: каким образом инвестор может в реальности получить рисковый портфель, состоящий из акций всех котируемых компаний?

Исследования показали, что формирование портфеля из тщательным образом подобранных акций, включающего приблизительно 15—20 разных ценных бумаг (вместо, скажем, 7200 котирующихся на фондовой бирже Великобритании, например), приведет в результате к элиминированию около 90% максимальной суммы риска, который можно минимизировать посредством диверсификации. Таким образом, можно сформировать портфель рисковых инвестиций, имеющий значительное сходство с рыночным портфелем по таким показателям, как риск и ожидаемая доходность.

Рисунок 1.8 демонстрирует, что не весь риск может быть диверсифицирован.

Исследования подтвердили, что примерно 35% риска диверсификации не подлежит, поскольку вызываются макроэкономическими факторами (такими, как темпы инфляции, уровень деловой активности, уровень процентных ставок, ставок налогов и т.д.) и являются реакцией на общий рыночный риск, который испытывают все участники рынка. Эта часть совокупного риска называется систематическим риском, который нельзя устранить в процессе диверсификации.

Для его покрытия используется премия на риск, называемая рыночной риск-премией.

Рис. 1.8. Эффект снижения риска1

Оставшиеся 65% совокупного риска — специфический (или несистематический) риск, который нельзя объяснить рыночными явлениями. Он возникает в результате воздействия частных факторов (например, ошибки менеджмента, слабая конкурентная позиция и т.д.). Эта часть риска не может быть диверсифицирована и не вознаграждается риск-премией.

Lumby S. Investment Appraisal and Financial Decisions. London, 1994. P. 259.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте

–  –  –

1.7. Прямая рынка ценных бумаг (Security Market Line — SML)1 Выше речь шла об анализе принятия финансовых решений в условиях неопределенности. На основе нескольких допущений, относящихся к инвесторам и окружающей среде, инвестиционное решение может быть принято на базе критериев ожидаемой доходности и колебания (variability) доходности. Подходы, основанные на теории прямой рынка капиталов — CML, позволяют сделать вывод, что рынок инвестиций демонстрирует линейную зависимость между риском и ожидаемой доходностью: E(j) = F + j.

Данная зависимость базируется не просто на совокупном риске отдельных инвестиций (или колебаниях уровня их возможной доходности), а на той части риска, которая является недиверсифицируемой. Рынок не предоставит вознаграждения (в случае увеличения ожидаемой доходности) за ту часть инвестиционного риска, которая может быть элиминирована, устранена в результате размещения средств в хорошо диверсифицированном портфеле.

В связи с этим следует подчеркнуть — несмотря на то, что целью является анализ процесса принятия инвестиционного решения топ-менеджментом банка от имени акционеров, в данном случае речь идет об инвесторах (акционерах), принимающих решение в условиях неопределенности, так как это позволит определить основные направления, которыми руководствуются менеджеры, принимая решение от имени акционеров.

Ниже представлены основные теоретические подходы по развитию модели оценки доходности финансовых активов, так как на фондовом рынке интерес представляет анализ оценки эффективности акций отдельных компаний, а не инвестиционные портфели как таковые.

Несмотря на то что модель CAPM построена на базе многих, в том числе нереалистичных, допущений из области анализа портфельных инвестиций, она тем не менее полезна тем, что предоставляет возможность глубже изучить основные факторы, влияющие на цену капитальных активов.

Концепция CML позволяет представить математически ожидаемую доходность рационального инвестиционного портфеля, т.е. инвестиций в рыночный портфель, включая кредитование и привлечение средств в депозиты по безрисковой процентной ставке. Одновременно CML можно использовать для выведения формулы ожидаемой доходности нерациональных инвестиций, т.е., например, рискового портфеля, отличающегося от рыночного портфеля, или, что более важно, инвестиций в акции конкретной компании.

Уравнение ожидаемой доходности неэффективных инвестиций можно вывести математически. Наиболее простым способом является анализ характеристик портфеля, состоящего из двух активов: вложений в рыночный портфель и инвестиций в акции отдельно взятой компании А.

Риск и ожидаемая доходность результирующего (неэффективного) инвестиционного портфеля будут выглядеть следующим образом:

Е(p) = xE(A) + (1 – x)Е(M);

P = X 2 2 + (1 X )2 2 + 2 X (1 X )COV [ A, M ].

A B Предположим, что рис. 1.9 иллюстрирует диапазон возможных комбинаций «риск — ожидаемая доходность» (АМ), характеризующих портфель, состоящий из двух активов. Используя дифференциальные вычисления, построим касательную к кривой АМ в точке М и затем выведем общее выражение для ожидаемой доходности неэффективных инвестиций (принимая во внимание тот факт, что рыночные цены должны находиться в равновесии).

Если ожидаемая доходность портфеля задается уравнением Е(P) = xE(A) + (1 – x)Е(M), то ожидаемая доходность маржинальных инвестиций в неэффективный портфель P может быть найдена в результате дифференциации Е(P) по х:

dE ( P ) = E ( A ) E ( M ).

dx Рис. 1.9. Построение SML2 В экономической литературе применительно к SML (Security Market Line) можно встретить также термины «прямая безопасности рынка»

или «прямая рыночного соотношения «риск— доходность».

Lumby S. Investment Appraisal and Financial Decisions. London, 1994. P. 296.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте

–  –  –

доходности (Е(M) – F) / 2 и ковариации доходностей между рыM ночным портфелем и неэффективными инвестициями j [COV (j, M)].

Другими словами, ожидаемая доходность инвестиций в неэффективные активы j равна доходности безрисковых инвестиций плюс премия за риск (рис. 1.11):

<

–  –  –

Раскрывая смысл ковариации и используя определение как рыночной цены риска, получаем Данное выражение упрощается до E(A) = F + AA, M.

При этом необходимо подчеркнуть, что, как следует из вышеприведенного анализа риска и ожидаемой доходности портфеля, состоящего из двух активов, риск портфеля выражается формулой

–  –  –

и что степень снижающего риск эффекта диверсификации определяется коэффициентом корреляции. Чем ближе значение выборочного коэффициента множественной корреляции к единице, тем лучше приближается случайная величина линейными комбинациями случайных величин, т.е. тем значительнее эффект снижения риска.

Из вышеприведенного выражения можно сделать вывод, что риск портфеля определяется тремя составляющими. Первый элемент обозначен как X 2 2 — это независимое влияние на портфель только инвестиций А.

A Аналогично второй элемент (1 X )2 2 — независимый вклад инвестиций В в формирование риска всего портB феля в целом.

Тем не менее третий элемент 2X(1 – X)ABA, B на самом деле состоит из двух идентичных частей:

X(1 – X)ABA, B. Он отражает совместный вклад инвестиций А и В в формирование риска всего портфеля через их склонность к стохастической или вероятностной взаимосвязи (т.е. A, B).

Так как условный закон распределения доходности инвестиций А (одной случайной величины) изменяется в зависимости от значений, принимаемых доходностью инвестиций В (другой случайной величиной), аналогично тому, как закон распределения доходности инвестиций В изменяется в зависимости от значений доходности инвестиций А, следовательно, имеем две совершенно одинаковые части третьего элемента. Внутри каждой части выражение ABA, B, известное как ковариация доходности между инвестициями А и В и характеризующее стохастическую взаимосвязь двух случайных величин, представляет собой недиверсифицированный риск, который каждый вид инвестиций привносит в портфель.

В случае если коэффициент корреляции равен единице, то не существует снижающего риск эффекта. Это объясняется тем, что общий риск каждого вида инвестиций будет полностью недиверсифицированным.

Отсюда при A, B = 1 уравнение риска портфеля приобретает следующий вид:

P = X 2 2 + (1 X ) 2 + 2 X (1 X ) A B A B и упрощается до P = XA + (1 – X)B.

Таким образом, риск портфеля представляет собой средневзвешенную величину рисков компонентов портфеля. Тем не менее при А, В 1 не весь совокупный риск каждого вида инвестиций является недиверсифицированным. Часть его может быть диверсифицирована, и, следовательно P XA + (1 – X)B (данное неравенство демонстрирует снижающий риск эффект диверсификации).

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте Возвращаясь к рассмотрению прямой рынка капиталов СМL, а именно к уравнению ожидаемой доходности рационального портфеля: E(P) = F + P, когда весь портфельный риск P состоит из недиверсифицированного риска, проистекающего из самой сущности рыночного портфеля, можно вывести формулу доходности нерациональных инвестиций, таких, например, как акции компании S: E(S) = F + S S, M.

Таким образом, мы получили единую формулу для определения ожидаемой доходности любого нерационального портфеля инвестиций, известную под названием «прямая рынка ценных бумаг» — SML (Security Market Line).

Итак, одним из ключевых элементов современной портфельной теории является положение, что, несмотря на диверсификацию, риск тем не менее все же существует.

Уровень индивидуального риска, или чувствительность каждого актива относительно рынка, выражается символом i (см. рис. 1.11).

Модель оценки стоимости активов CAPM определяет i как отношение систематического риска ценной бумаги i к совокупному или общему рыночному риску:

COV ( rm, ri ) Систематический риск актива i i = =.

VaR ( rm ) Риск рыночных портфелей Однофакторная модель представляет собой сильное упрощение модели Марковица и теории CAPM. Это простейший частный случай.

Модель CAPM часто подвергают критике. Основными недостатками САРМ считаются следующие.

Эффективность рынка представлена в модели не в полном объеме, так как в результате информационной асимметрии не вся информация представлена на рынке. Подобная ситуация позволяет продавцу активов получать дополнительную прибыль от их перепродажи по более высокой цене до тех пор, пока имеющаяся у него информация не станет общедоступной.

Нормальное распределение — это обобщение, средний показатель, который порой искажает результаты, особенно по отношению к специфическим рискам.

Эффективность (как выражение соотношения «риск — доходность») является важной характеристикой рынка (в частности, когда речь идет о моделях рынка долгосрочного ссудного капитала), предполагающей, что все доступные данные и информация влияют на уровень цен и соотношение спроса — предложения на рынке.

Ученые активно исследовали эти вопросы. Например, Фама (Fama) различает три типа эффективности рынка: слабый, средний и сильный. Циммерманн и Вок (Zimmermann и Vock), исследуя доходность швейцарских обыкновенных акций, пришли к выводу, что использованные ими статистические методы подтверждают наличие закономерности в распределении доходов1 и указывают на лептокуртическое (leptokurtic) распределение доходов по данным акциям2 (рис. 1.12).

Рис. 1.12. Нормальное и лептокуртическое распределение доходности капитала

Результаты анализа позволили доказать, что нормальное распределение не точно со статистической точки зрения. Эмпирические данные подтвердили, что отклонения, полученные опытным путем, представляют собой частные случаи и поэтому могут рассматриваться как маргинальные.

Речь идет о таких статистических методах, как стандартизированные третий и четвертый моменты, используемые для измерения отклонений и аномалий, провалов и пиковых ситуаций, стандартизированного промежутка или распределения стьюдента (studentized range) и теста Колмогорова — Смирнова.

Лептокуртические (leptokurtic) данные — (мат.) данные, имеющие островершинное распределение.

•31 глава 1. Фундаментальные концепции финансового менеджмента и инвестиционные решения В исследованиях Фама, Кона (Kon), Вестерфильда (Westerfield), Вассерфолена (Wasserfallen) и Циммерманна был подтвержден лептокуртосис (leptokurtosis) в отношении распределения доходности американских обыкновенных акций. Циммерманн сделал вывод, что на долгосрочном горизонте (1927—1987 гг.) нормальное распределение соответствует распределению доходов на швейцарские обыкновенные акции.

Действительно, известно, что банки в последние годы все в большей степени подвержены влиянию риска, в том числе по операциям с ценными бумагами. Наглядный пример тому — банкротство английского банка «Берингз» в 1995 г. Незадолго до этого банк активно проводил операции с акциями и облигациями на фондовом рынке. Однако ошибки в управлении банком, выразившиеся в том, что была дана неверная оценка динамики процентных ставок (как результат землетрясения в Японии и проведения спекулятивных операций по покупке ценных бумаг с целью повысить цены на рынке, неоправданно больших объемов фьючерсных сделок), привели к закономерному результату: Банк Англии отказал Берингз банку в финансовой поддержке.

Как было показано ранее, в экономической литературе существуют различные научные теории и подходы, доказывающие, что в разных ситуациях банк должен быть либо риск-нейтрален, либо риск-ориентирован (рис. 1.13). При этом банк, склонный рисковать, выбирает портфель А, а банк, отказывающийся от риска, портфель В.

<

–  –  –

В связи с этим экономисты разных стран продолжают работу по совершенствованию теории рискменеджмента и практики ее применения, в том числе в рамках Базельских соглашений.

Прямые рынка капиталов CML и рынка ценных бумаг SML

Исследование уравнения прямой рынка ценных бумаг SML показывает, насколько тесно оно связано с уравнением прямой рынка капиталов CML:

CML: E(P) = F + P;

SML: E(S) = F + S S, M.

Фактически при соответствующей интерпретации они имеют одинаковое значение. CML отражает доходность рационального портфеля и состоит из двух элементов: первый — доходность безрисковых инвестиций — F и второй — дополнительная доходность, которая рассматривается как вознаграждение за принятие на себя некоторого инвестиционного риска — премия за риск — P.

Премия за риск — это производная от риска изменения рыночной цены () и риска, возникающего при выборе определенного рационального портфеля. Необходимо помнить, что риск возникает исключительно из портфеля инвестора, размещенного в рыночном портфеле. Так как риск рыночного портфеля не диверсифицируется (по определению это изначально диверсифицированный портфель), то премия за риск, предлагаемая на рынке, является премией только за недиверсифицированный риск.

Возвращаясь к формуле SML, можно увидеть, что по аналогии с CML ожидаемая доходность состоит из двух элементов: свободной от риска доходности и премии за риск. Тем не менее премия за риск не является производной только риска изменения рыночной цены () и риска конкретных инвестиций (P), а в действительности выглядит как SS, M, где SS, M представляет собой ту часть общего риска инвестиций S, которую они привносят в недиверсифицированный риск рыночного портфеля. Другими словами, SS, M — это недиверсифицированный риск акций компании S. Таким образом, премия за риск базируется не на общем риске инвестиций S, а только на той части риска, которая не может быть диверсифицирована ввиду того, что рынок предоставляет премию только за недиверсифицированный риск. Пример 1.11 позволяет пояснить вышесказанное.

Lumby S. Investment Appraisal and Financial Decisions. London, 1994. P. 270—271.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте Пример 1.1.

Предположим, что мы обладаем следующей информацией о риске (общем) акций компании S (S) и степени их корреляции с ожидаемой доходностью на рыночный портфель (S, M):

S = 8%;

S, M = 0,70.

Также, если F = 10% и = 2, тогда E(S) = 10% + 2(8% 0,70) = 10% + 2 5,6% = 10% + 11,2% = 21,2%.

Тем не менее премия в размере 11,2% базируется не на общем риске акций компании S, а только на части этого риска, равной 5,6%, так как 8% 0,70 = 5,6% = Недиверсифицируемый риск компании S.

Рынок может предложить премию только за недиверсифицируемый риск, поскольку диверсифицируемый риск данных акций может быть сведен на нет в том случае, если они являются частью хорошо диверсифицированного (т.е. рационального) портфеля. Так это или нет, но лицо, осуществляющее инвестиции в акции компании S, держит их как часть хорошо диверсифицированного портфеля, но независимо от фондового рынка. Фондовый рынок в свою очередь не предоставит никакого вознаграждения за риск, который может быть легко элиминирован посредством диверсификации.

Таким образом, инвестор, владеющий акциями компании S, принимает на себя риск в размере 8%, в то время как величина ожидаемой им прибыли будет базироваться только на риске, равном 5,6%. Таким образом, становится понятным, насколько важно для инвестора обладать хорошо диверсифицированным портфелем для того, чтобы получить ожидаемое вознаграждение, причитающееся ему за принятый на себя риск.

1.8. Построение модели оценки стоимости активов — CAPM Ранее было отмечено, что ожидаемая доходность инвестиций включает в себя премию только за недиверсифицированный риск. С технической точки зрения этот риск рассматривается как систематический риск. Соответственно диверсифицируемый риск известен как несистематический риск.

Уравнение SML определяет доходность, которую следует ожидать инвестору от любых видов инвестиций, имеющих свой собственный уровень систематического риска. Взаимоотношение, описываемое подобным образом, известно как модель оценки стоимости активов (Capital Asset Pricing Model) или CAPM. В соответствии с теоретической основой САРМ ожидаемую доходность акций, например, компании ICI можно найти по формуле E(ICI) = F + ICI ICI, M.

Другими словами, ожидаемая доходность инвестиций, осуществленных в акции компании ICI эквивалентна доходности безрисковых инвестиций плюс премия за риск, которая определяется рыночной ценой (систематического) риска и уровнем систематического риска для акций компании ICI.

Интерпретация систематического и несистематического рисков CAPM отражает зависимость между систематическим риском инвестиций и их ожидаемой доходностью. Таким образом, следует ожидать более высокую доходность на инвестиции с более высоким уровнем систематического риска и наоборот.

С другой стороны, может случиться так, что инвестиции с относительно высокой величиной совокупного риска характеризуются весьма низким значением ожидаемой доходности и, наоборот, инвестиции с низким уровнем совокупного риска могут обладать относительно высокой ожидаемой доходностью. В каждом конкретном случае реальный уровень ожидаемой доходности определяется степенью корреляционной зависимости.

В первом — низкий коэффициент корреляции, во втором — подобная ситуация возможна только при высоком положительном коэффициенте корреляции (пример 1.2)1.

Ввиду того, что наибольший интерес представляет использование CAPM при оценке инвестиционных проектов, необходимо определить источник или причину возникновения систематического и несистематического рисков. Так как риск должен соответствовать величине доходности акций, которая в свою очередь зависит от колебаний рыночной цены и уровня дивидендов, то детерминанты риска являются на практике не чем иным, как факторами, вызывающими колебания цены акций и уровня дивидендов.

Levi H., Sarnat M. Capital Investment&Financial Decisions. 5th ed. Prentice Hall, London, 1994. P. 324—326.

•33 глава 1. Фундаментальные концепции финансового менеджмента и инвестиционные решения Пример 1.2.

Имеются следующие данные, характеризующие состояние рынка ценных бумаг:

F = 10%;

= 2.

Компания С:

C = 20%;

C, M = +0,20.

Компания D:

D = 8%;

D, M = +0,90.

В случае совокупного риска акции компании С будут более рискованными, чем акции компании D.

Однако:

20% 0,2 = 4%;

систематический риск компании С 8% 0,9 = 7,2%;

систематический риск компании D 10% + (2 4%) = 18%;

ожидаемая доходность активов компании С 10% + (2 7,2%) = 24,4%.

ожидаемая доходность активов компании D Большая часть риска компании С может быть диверсифицирована, и, следовательно, ожидаемая доходность будет относительно низкой, несмотря на то что совокупный риск высок. И наоборот, большая часть риска компании D представляет собой систематический риск и поэтому не может быть диверсифицирована. В результате, хотя совокупный риск относительно низкий, ожидаемая доходность относительно высока.

Полагаем, для упрощения, что колебания цен и величины дивидендов акций С и D определяются уровнем денежных потоков (cash flow) конкретной компании (или, точнее, успехами фирмы). Таким образом, из вышесказанного следует, что совокупный риск компании зависит от колебаний ее денежных потоков: чем значительнее непостоянство, тем больше риск, и наоборот.

Многие факторы влияют на уровень денежных потоков компании. Например, качественный уровень аппарата управления, взаимоотношения в коллективе, эффективность рекламы и научно-исследовательских разработок — все это может повлиять на величину денежного потока. Тем не менее существуют и другие факторы более общего характера, также оказывающие влияние на денежные потоки компании, например, темпы роста инвестиций в экономику, уровень потребительского спроса, колебания валютных курсов, ставок налогообложения и уровня процентных ставок.

Все эти факторы могут быть поделены на две группы. Часть факторов может рассматриваться как специфические или относящиеся к конкретной компании, другие же, более общие, влияют на все фирмы, хотя зачастую в разной степени. Другими словами, первая группа факторов является детерминантами специфического, или несистематического, риска, в то время как вторая — это детерминанты рыночного, или систематического, риска.

Логику такого разделения по причинам риска легко проследить. Влияние факторов, являющихся специальными, или специфичными, для отдельно взятой компании, может быть сведено на нет или диверсифицировано в том случае, когда акции входят в состав хорошо диверсифицированного портфеля. Тем не менее невозможно избежать влияния факторов, носящих макроэкономический характер и оказывающих влияние на все фирмы, которые, следовательно, не могут быть элиминированы, минимизированы путем диверсификации.

Например, влияние неблагоприятной производственной ситуации в одной компании может уравновешиваться, если это хорошо диверсифицированный портфель, акциями другой компании, переживающей период мирных взаимоотношений в коллективе: одно возмещает другое. В то же время высокий уровень налогообложения или быстрый рост процентных ставок неблагоприятно повлияют на все фирмы (хотя и в разной степени).

И не существует никаких взаимовозмещающих воздействий (однако в данном случае не принимается во внимание тот факт, что существует возможность элиминирования ряда специфических для конкретной страны макроэкономических факторов в результате формирования международно-диверсифицированного портфеля).

Детерминанты уровня систематического риска При анализе риска возникает вопрос: что же определяет степень подверженности акций конкретной фирмы систематическому риску? Другими словами, почему одни компании обладают высоким, а другие низким систематическим риском?

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте Если под систематическим риском понимается (как уже отмечалось ранее) степень приверженности денежных потоков компании макроэкономическим и неспецифическим для нее факторам, тогда, по мнению Х. Леви (Haim Levi) и М. Сарната (Marshall Sarnat), основными детерминантами склонности к систематическому риску будут:

• чувствительность прибыли компании к общему уровню деловой активности в экономике и прочим макроэкономическим факторам;

• отношение постоянных затрат к переменным (т.е. степень чувствительности затрат).

Другими словами, рискованность компании в смысле систематического риска представляет собой степень зависимости прибыли компании от макроэкономических факторов, находящихся главным образом за пределами влияния и контроля со стороны ее топ-менеджмента.

Этот риск может увеличиваться или уменьшаться в зависимости от соотношения между постоянными и переменными затратами1.

Например, компания, занимающаяся розничной торговлей мебелью, скорее всего, будет характеризоваться высокой чувствительностью прибыли. Если экономика переживает подъем и уровень заработной платы увеличивается, то у людей появляются «свободные» деньги и они вполне могут решиться на приобретение новой мебели. Тем не менее в условиях экономического спада, когда увеличивается число безработных, даже те, у кого есть лишние денежные средства, предпочтут отложить их на будущее, а не тратить их на новую мебель. Таким образом, прибыль этой компании непостоянна, будучи очень чувствительной к общим экономическим условиям, влияния которых на инвестиционный портфель никак нельзя избежать.

С другой стороны, розничный торговец продуктами (например, супермаркет) может служить образцом бизнеса с низкой степенью чувствительности прибыли. То есть как в хорошие, так и в неудачные годы уровень прибыли супермаркета подвергается незначительным изменениям. Даже в периоды экономического спада приобретение продуктов питания жизненно необходимо, хотя в более благоприятные годы люди стараются тратить свободные средства на другие предметы (например, мебель), а не увеличивать потребление продуктов питания.

Показатель, характеризующий отношение постоянных затрат к переменным, включает также и издержки по финансированию (где постоянные затраты по финансированию состоят из процентных платежей по привлеченным кредитам, а переменные — из дивидендов, выплачиваемых на акционерный капитал). Данный коэффициент имеет особенно важное значение для компаний с высокой чувствительностью прибыли.

Значительная доля постоянных затрат в компании с высокой чувствительностью прибыли может послужить причиной увеличения уже достаточно высокого уровня систематического риска: спад в экономике приведет к снижению прибыли компании, хотя величина постоянных издержек позволяет снизить уровень систематического риска компании, характеризующейся высокой чувствительностью прибыли.

В случае с компанией, характеризующейся низкой чувствительностью прибыли, отношение постоянных затрат к переменным не окажет существенного влияния на степень риска компании. Так как прибыль компании относительно стабильна, ее должно быть достаточно для покрытия расходов компании безотносительно к тому, являются они постоянными или переменными.

Принимая во внимание вышесказанное и считая, что менеджеры, подобно инвесторам, не склонны рисковать, ни для кого не будет неожиданным, что компания с высоким уровнем чувствительности прибыли попытается минимизировать долю постоянных затрат по финансированию. С другой стороны, управленческий аппарат компании с низкой чувствительностью прибыли может позволить себе сильно не беспокоиться об этом2.

–  –  –

Принимая во внимание тот факт, что величины F и E(M) относительно легко определяются (используя доходность государственных ценных бумаг и ожидаемую доходность на индекс фондового рынка, например FTSE), остается проблема с определением величин M. Они могут быть определены по отдельности путем исследования динамики временных рядов доходности рыночного портфеля, доходности акций компании j и корреляции между ними.

Эти элементы (M, j, jM) обычно комбинируются и являются составляющими величины бета акций компании j так, что CAPM можно выразить в более изящной форме:

E ( j ) = F + E ( M ) F j, j jM где j =.

M Понимание бета Числитель бета (jjM) представляет собой систематический риск компании j, а знаменатель (M) — совокупный риск рыночного портфеля, который, как известно, является только систематическим. Отсюда бета акций компании j выступает в роли индекса, характеризующего отношение суммы систематического риска компании j к величине систематического риска рыночного портфеля (пример 1.3).

Пример 1.3.

Допустим, мы имеем следующую информацию о компании j и рыночном портфеле:

–  –  –

Следовательно, ожидаемая доходность акций компании Т составит E(T) = 10% + (16% – 10%) 1,50 = 19%.

Таким образом, ожидаемая премия за риск, связанный с инвестициями в компанию Т, равна 9% (так как 19% – 10% = 9%).

Предположим, что ожидаемая доходность рыночного портфеля увеличилась на 2% — до 18% (F осталась прежней). Тогда премия за риск рыночного портфеля увеличится на 2% — с 16 до 18%. Тем не менее премия за риск, связанный с инвестициями в компанию Т, имеет шанс увеличиться на 3%, так как ее бета равняется: 2% 1,50 = 3%. То есть общая ожидаемая доходность составит E(T) = 10% + (18% – 10%) 1,50 = 22%.

И наоборот, доходность акций с бета, равной только 0,50, увеличится при подобных обстоятельствах всего лишь на 2% 0,50 = 1%.

Другими словами, показатель бета отражает ожидаемое изменение доходности акций относительно изменений эффективности рыночного портфеля. Что он не может — так это определить ожидаемую доходность акций в соответствии с ожидаемым значением эффективности рыночного портфеля. Для этого должно быть известно значение доходности, свободной от риска.

Например, если бета данной акции равняется 1,4 при условии, что ожидаемая доходность рыночного портфеля увеличивается на 10%, тогда увеличение ожидаемой доходности акции составит 10% 1,4 = 14%. Тем не менее, если ожидаемая доходность рыночного портфеля равна 18%, нельзя сказать, что ожидаемая доходность акции составит 18% 1,4 = 25,2%.

Это можно определить только при использовании модели CAPM:

E(j) = F + (18% – F) 1,4.

–  –  –

Если графически отразить зависимость между исторической средней величиной рыночной премии за риск и историческим значением премии за риск на акции определенной компании, то в результате получится диаграмма разбросанных значений, отражающая общую природу зависимости между доходностью акций компании и доходностью рыночного портфеля.

Точки, находящиеся в правой верхней части осей координат, характеризуют положительную зависимость между двумя переменными (имеется в виду положительная зависимость в смысле коэффициента корреляции). То есть Рис. 1.14. Диаграмма «разбросанных»

доходность акций отдельно взятой компании будет изменяться в том же значений зависимости между самом направлении, что и доходность индекса фондового рынка или ры- премией за риск по акциям и премией ночного портфеля. Рисунок 1.14 иллюстрирует эту ситуацию. На практике за риск рыночного портфеля доходность индекса фондового рынка (например, индекса FTSE) приблизительно соответствует доходности рыночного портфеля.

В дальнейшем может применяться анализ линейной регрессии для построения линейного тренда, наилучшим образом проходящего через заданные точки. Он будет отражать усредненную зависимость между премией за риск по акциям и премией за риск рыночного портфеля (индекса фондового рынка). Рассматриваемая зависимость обычно называется рыночной моделью (market model), а график линейной регрессии — характеристической прямой (characteristic line). Пример 1.51 вместе с рис. 1.14 показывают общий порядок ее построения.

В уравнении регрессии, приведенном в примере 1.5, коэффициент равен 2%, а коэффициент — 1,30. Они оба имеют важное значение, поэтому далее им также будет уделено внимание.

Для построения характеристической прямой необходимо взять данные, например, за последние три года и провести сравнение премии за риск на данную акцию с премией за риск рыночного портфеля или премией за риск фондового индекса.

Пример 1.5.

Допустим, что сейчас июнь 2005 г. Возвращаемся на три года назад — к июню 2002 г. Необходимо определить ежегодную премию за риск на акции (shares – F) и премию за риск рыночного портфеля (M – F) за последние три года, сдвигаясь каждый раз на один месяц вперед.

–  –  –

Коэффициент альфа В идеальном случае коэффициент альфа уравнения регрессии должен быть равен нулю. Другими словами, регрессионная прямая должна проходить через точку пересечения оси абсцисс с осью ординат. Регрессионная (характеристическая) прямая показывает зависимость между средней премией за риск, предлагаемой рынком (горизонтальная ось), и премией за риск для конкретной акции (вертикальная ось). Логически из этого следует, что в случае, когда премия за риск рыночного портфеля равна нулю, то и премия за риск конкретной акции тоже должна быть равна нулю.

С одной стороны, как отмечалось ранее, совокупный риск акции представляет собой композицию систематических и несистематических элементов. Систематический риск отражает подверженность денежного потока (а следовательно, и финансовой деятельности, нормы прибыли) компании изменениям в макроэкономической среде, в которой она функционирует. С другой стороны, несистематический риск вызывается факторами, специфическими для данной компании: такими, как профессионализм высшего управленческого персонала или взаимоотношения в трудовом коллективе.

Однако нельзя утверждать, что факторы несистематического риска не влияют на финансовое состояние компании и величину нормы прибыли на ее акции: конечно же, будут. В то время как в хорошо диверсифицированном портфеле положительное и отрицательное влияния несистематического риска будут в основном сведены к нулю, аналогично эти влияния несистематического риска на отдельно взятую компанию будут иметь тенденцию к исчезновению со временем. В примере 1.61 приводится подобная ситуация.

Пример 1.6.

Предположим, что свободная от риска доходность равна 5%, доходность рыночного портфеля — 12%, бета акций компании АВС — 1,30. Тем не менее, согласно CAPM, ожидания, связанные с акциями АВС, составляют Е(ABC) = 5% + (12% – 5%) 1,30 = 14,1%.

Это, конечно, не означает, что доходность акций составит 14,1% в год, это среднее значение ежегодной доходности.

Если рассмотреть реальную доходность акций АВС за ряд последних лет, то увидим следующее.

–  –  –

Отклонение доходности показывает, насколько реальная доходность отклоняется от величины ожидаемой доходности.

Следует обратить внимание на то, что в данном примере средняя реальная доходность равняется 14,1% (так же, как и ожидаемая доходность, предсказанная CAPM), а следовательно, среднее отклонение доходности равно нулю:

5,9% + 13,2% + 9,7% + 17,6% = 56,4% : 4 = 14,1%;

1,8% – 0,9% – 4,4% + 3,5% = 0% : 4 = 0%.

Так должно быть в идеальной ситуации. Ежегодное отклонение реальной доходности от ее ожидаемого уровня вызывается факторами несистематического риска, чье влияние на финансовое состояние компании может быть как благоприятным (в 1-м году, например), так и отрицательным (как в 3-м году). Тем не менее с течением времени это влияние будет сведено на нет, в результате общее отклонение будет равно нулю, а величина средней доходности — доходности, ожидаемой по расчетам CAPM.

В данном случае характеристическая прямая должна проходить через точку пересечения осей координат, так как, или коэффициент альфа, уравнения регрессии измеряет среднее отклонение доходности акций. Тем не менее жизнь не всегда предлагает ту же ситуацию, что и в рассмотренном примере.

Предположим, что реальная доходность акций АВС составляет:

–  –  –

Показатель бета Возвращаясь к примеру 1.5, определим значение коэффициента (бета). Последний показывает угол наклона (т.е. является тангенсом угла наклона и характеристической прямой) и, таким образом, отражает степень, с которой премия за риск по конкретным акциям реагирует на изменения премии за риск, предлагаемой рынком.

Эмпирические данные подтвердили, что угловой коэффициент (или коэффициент ), превышающий единицу, показывает, что изменения премии за риск по данным акциям будут превышать изменения премии за риск, предлагаемой рынком. В данном примере коэффициент бета равен 1,30, что означает следующее: 1%-ное увеличение или уменьшение премии за риск на рыночный портфель приведет к увеличению или уменьшению премии за риск по акциям на 1,3%.

Аналогично, если коэффициент меньше единицы, то премия за риск по акциям в меньшей степени отвечает на изменения премии за риск рыночного портфеля. Коэффициент, равный 0,75, означает, что 1%-ное изменение премии за риск рыночного портфеля приведет к изменению премии за риск на акции всего лишь на 0,75%.

Наконец, если тангенс угла наклона характеристической прямой равен единице, то величина изменения премии за риск на акции совпадает с изменением премии за риск рыночного портфеля.

На практике не возникнет проблем с расчетом показателя бета акций, так как известно, что он равен коэффициенту уравнения регрессии. Таким образом, в примере 1.5 бета акций будет равна 1,301.

Устойчивость бета Главной проблемой при расчете показателя бета акций, необходимого для принятия управленческого или инвестиционного решения, является определение величины бета компании, которая будет в будущем. Однако способ, используемый для расчета бета, рассматривает историческую, а не будущую (прогнозируемую) зависимость между конкретной акцией и фондовым рынком.

Тем не менее возникает вопрос: является ли этот способ приемлемым для расчета бета — насколько стабильны значения показателя бета во времени? Если окажется, что бета компании меняется с течением времени незначительно, тогда определение будущего значения бета на основе прошлых данных о зависимости можно считать приемлемым.

Показатель бета выражает степень подверженности компании систематическому риску (в соотношении с рыночным портфелем). Тем не менее он также измеряет степень влияния макроэкономических показателей (например, темп роста национальной экономики, уровень инфляции, колебания валютных курсов, процентных ставок) на деятельность компании. Руководствуясь здравым смыслом, можно предположить, что компании вряд ли смогут быстро изменить свою чувствительность к данной группе факторов, если внутри самой компании не произойдет какое-либо значительное событие (допустим, крупномасштабное движение в новую сферу бизнеса).

Таким образом, показатели бета представляются достаточно стабильными и не подвержены значительным изменениям в течение относительно коротких (скажем, пять лет) периодов времени2.

–  –  –

Следует обратить внимание, что эти два выражения идентичны. Если раскрыть показатель ковариации и сократить выражение, то получим формулу, аналогичную первой. В дополнение можно привести способ расчета бета с использованием регрессионного анализа.

Пример 1.73 показывает, как быстро и достаточно просто можно определить значение бета.

Lumby S. Investment Appraisal and Financial Decisions. London, 1994. P. 281.

Pizzala B. Financial Decision-Making: a Practical Guide for Resource Allocation in Financial Institutions. London: Mercury, 1990. P. 34—35.

Lumby S. Investment Appraisal and Financial Decisions. London, 1994. P. 282—283.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте Пример 1.7. Имеется следующая информация, необходимая для определения показателя бета акций компании А.

–  –  –

Достоверность CAPM При построении и последующем исследовании модели всегда возникают вопросы: работает ли она? Насколько реалистичны ее допущения и аккуратны прогнозы?

Модель оценки стоимости активов строится на основе определенного числа допущений, часть которых — реалистична, а часть — нет. Действительно, все допущения можно разделить на две группы. Модель принимает допущения в отношении инвесторов и в отношении среды финансового рынка, на котором покупаются и продаются активы.

Относительно инвесторов модель допускает, что они:

• ведут себя рационально, избегают риска и стремятся к максимизации прибыли;

• воспринимают прибыль в рамках доходности инвестиций;

• измеряют риск стандартным отклонением доходности;

• рассматривают инвестиции в рамках одного временного горизонта;

• имеют одинаковые ожидания относительно будущей неопределенности.

Далее модель предполагает, что финансовые рынки идеальны и характеризуются отсутствием налогов, операционных расходов, а также тем, что инвесторы могут привлекать и размещать средства по безрисковой ставке.

Итак, очевидно, что большая часть допущений, лежащих в основе CAPM, — нереальна. Однако важно понять, насколько критична реалистичность именно этих допущений. Для того чтобы разрешить сомнения, необходимо ответить на вопросы: работает ли модель? Можно ли с ее помощью осуществлять прогнозирование?

Эмпирическая очевидность Итак, можно ли утверждать, что модель CAPM работает на практике? Возможно ли наблюдать на рынке линейную зависимость «риск— доходность», показанную на рис. 1.16.

Для ответа на поставленный вопрос Ричард Ролл (Richard Roll) в статье 1977 г.1 утверждал следующее: чтобы проверить CAPM, необходимо определить доходность рыночного портфеля, но на практике осуществить это практически невозможно.

Большинство исследователей, пытавшихся проверить CAPM, ее состоятельность, использовали индекс фондового рынка в качестве заменителя рыночного портфеля. Но не существует индекса фондового рынка, включающего все компании, котирующие свои акции на фондовом рынке, он представляет собой только лишь (хочется надеяться) репрезентативную выборку. Например, в Великобритании почти 2500 компаний, зарегистрированных на рынке ценных бумаг, хотя индекс Financial Times All-Share охватывает только 850 из них.

Однако важно не только это. Как указывал Ролл, даже если включить все компании, котируемые на бирже, не будет охвачен огромный круг прочих инвестиций. Это могут быть акции некотируемых компаний, антиквариат, драгоценные металлы, коллекции марок. Таким образом, фактически невозможно определить доходность реального рыночного портфеля капиталовложений.

Тем не менее вопреки проблемам, которые выдвинул Ролл, многие исследователи предпринимали попытки проверить состоятельность CAPM.

Результаты этих исследований свидетельствуют, что:

во-первых, существует положительная линейная зависимость между бета и доходностью инвестиций. То есть в этом смысле CAPM оказывается верной: акции с высоким значением бета имеют высокую доходность и наоборот. Тем не менее вывод о корректности CAPM противоречив, так как, во-вторых, дополнительное условие (альфа) оказалось положительным, а не равным нулю. То есть имеются другие факторы помимо относительного систематического риска, определяющие доходность.

Ряд исследователей, уделив серьезное внимание данному моменту, пытались определить эти факторы. Двумя многообещающими факторами стали размер компании и дивидендная политика. Акции меньших компаний характеризуются большей доходностью, чем акции более Рис. 1.16. Зависимость модели оценки крупных компаний с тем же самым показателем бета. Аналогично до- стоимости активов на рынке капиталов Roll R. A Critique of the Asset Pricing Theory’s Tests // Journal of Financial Economics. 1977. March. P. 129—176.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте

–  –  –

Модифицированная модель CAPM Блэк, Йенсен и Шоулз (Black, Jensen и Scholes) провели эмпирическую экспертизу CAPM в 1972 г. Они использовали модель без фиксированной процентной ставки, так как само существование фиксированной процентной ставки достаточно спорно в рыночной экономике.

В модели без стабильного дохода прямая рынка ценных бумаг (SML) больше не определялась стабильным доходом и рыночным портфелем. Вместо этого использовалось множество комбинаций нулевой беты портфелей.

Доходность, которую ученые были в состоянии объяснить, была значительно выше, чем средняя доходность в пределах периода наблюдений. Они заключили, что модель совместима с классической моделью CAPM, но имеет отличия для заимствований и предоставления средств. В результате исследования было доказано, что заимствование более дорого, чем предоставление ссуды.

Sharpe W. F. Capital Asset Prices: a Theory under Conditions of Risk // Journal of Finance. 1964. September. P. 425—442.

Foster G. Asset Pricing Models: Further Tests // Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1978. June. P. 33—53.

Gibbons M. R. Multivariate Tests of Financial Models: a New Approach // Journal of Financial Economics. 1982. January. P. 3—28.

•43 глава 1. Фундаментальные концепции финансового менеджмента и инвестиционные решения Эмпирические исследования подтверждают развитие теории прямой рынка долгосрочного ссудного капитала с двумя разными процентными ставками: для заимствования и кредитования. Это важное дополнение, поскольку оно исключает предположение, что привлечение средств и кредитование осуществляются по одной фиксированной процентной ставке (рис. 1.18).

Оценка инвестиционных проектов.

Ставка дисконтирования инвестиционного проекта и CAPM Рис. 1.18. Границы эффективности с разными процентными ставками по кредитам и депозитам Связь между CAPM и поисками ставки дисконтирования NPV, необходимой для оценки планируемых инвестиций, кажется очевидной.

CAPM можно использовать для получения приемлемой ставки дисконтирования (Е(project)), приняв во внимание систематический риск проекта:

Е(project) = F + [Е(m) – F]project.

Тем не менее существуют две серьезные трудности: одна концептуальная и одна практическая.

Концептуальная проблема заключается в том, что CAPM разработана как модель определения доходности для одного периода, в то время как ставка дисконтирования, необходимая для расчета NPV, — это ставка доходности для многократного периода. В результате, строго говоря, ставка дисконтирования, полученная благодаря CAPM, не может быть использована для расчета NPV. Единственным решением в данном случае является создание СAPM для многократных периодов (подобные модели уже существуют). Тем не менее существуют серьезные трудности, ограничивающие их практическую полезность1.

В своей работе Р. С. Хамада (R. S. Hamada) пишет: если предположить, что доходность свободных от риска инвестиций и дополнительная рыночная доходность, т.е. (Е(m) – F), останутся относительно постоянными в течение всего срока осуществления проекта, тогда модель CAPM для одного периода может быть без опасений использована для анализа многократных периодов, таких как анализ NPV. Если нельзя принять подобных допущений — проблема остается.

Тем не менее использование CAPM для получения ставки дисконтирования NPV может значительно улучшить результаты субъективных расчетов менеджера компании, так как CAPM по крайней мере предоставляет ориентировочную ставку дисконтирования, которая, скорее всего, будет иметь правильную величину ввиду того, что учитывает систематический риск, связанный с осуществлением данного проекта.

Вторая серьезная проблема касается определения значения показателя бета проекта. Очевидно, что ее нельзя определить таким же образом, как и бета акции. Р. А. Брили и С. К. Майерс (R. A. Brealy и S. C. Myers) в качестве единственного варианта, разрешающего данную проблему, предлагают использовать показатель бета той отрасли промышленности, к которой относится проект, в качестве заменителя бета проекта. Показатель бета отрасли будет всего лишь средним значением величин бета, характеризующих фирмы, принадлежащие к данной сфере.

Другими словами, если подлежащий анализу проект связан с производством цемента, тогда в качестве беты проекта можно использовать среднее значение этого показателя для компаний цементной отрасли, котируемых на бирже. Тем не менее экономисты предлагают осуществить ряд уточнений вышеупомянутого показателя, если существуют опасения, что характеристики систематического риска проекта отличаются от значений, приемлемых для цементной отрасли в целом.

Каким образом можно осуществить подобные уточнения? Что может произойти, если проект строго не подпадает под отраслевую классификацию (или, на взгляд аналитика, она слишком широкая)?

Если конкретный инвестиционный проект подпадает под действительно узкую отраслевую классификацию, тогда в качестве бета проекта используется значение данного показателя в среднем по отрасли. Позже оно, конечно, может быть уточнено (решение об этом принимается на субъективной основе) для того, чтобы определить чувствительность прибыли и издержек именно данного проекта, если, по мнению аналитика, она отличается от отраслевых стандартов. В случае когда не существует подходящей отраслевой классификации, основные характеристики денежных потоков, связанных с проектом, следует проверить для того, чтобы отнести проект к той отрасли, где данные показатели имеют схожие характеристики, а следовательно, и значение бета.

Hamada R. S. Investment Decisions with General Equilibrium Approach // Quarterly Journal of Economics. 1971. November. P. 17—32.

•Часть I. сОвременные тенденции в сФере банкОвских услуг и риск-менеджменте Наконец, в случае, если компания, котируемая на бирже, осуществляет оценку проекта, попадающего в сферу ее обычной деятельности, то здесь может использоваться величина бета компании, а уточнения делаются для отражения нетипичных аспектов чувствительности проекта к макроэкономическим факторам. Тем не менее даже при данных обстоятельствах отраслевое значение бета будет более подходящим, нежели бета компании.



Pages:   || 2 |
Похожие работы:

«МОСКОВСКИЙ ГУМАНИТАРНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ ПРОГРАММА КУРСА «СУДЕБНАЯ ПСИХИАТРИЯ» по специальности 030501.65 Юриспруденция Учебная программа Тематический план Вопросы для подготовки к зачету Москва 2009 Никитин Л. Н., Кривенко А...»

«ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ Учебник для вузов Третье издание, дополненное и исправленное Под редакцией заслуженного деятеля науки РФ, д. э. н., проф. А. И. Добрынина, д. э. н., проф. Л. С. Тарасевича Рекомендовано Министерством общего и профессионального образ...»

«Administrative law, financial law, information law 119 УДК 347.735 Publishing House ANALITIKA RODIS ( analitikarodis@yandex.ru ) http://publishing-vak.ru/ Мораторий на удовлетворение требований кредиторов...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФИЛИАЛ ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ВЛАДИВОСТОКСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И СЕРВИСА» В Г. НАХОДКЕ КАФЕДРА ГУМАНИТ...»

«Экономические науки УДК 336.1 Саврадым Виктория Михайловна кандидат экономических наук, доцент, докторант Национальный университет государственной налоговой службы Украины Балахничева Мария Михайловна кандидат экономических наук, доцент, доц...»

«О.Б. Кошовец, Н.А. Ганичев ДОЛГОСРОЧНЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОГО ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННОГО КОМПЛЕКСА В статье представлен среднесрочный и долгосрочный прогноз развития российского инфокоммуникационного комплекса (ИКК). Для каждого периода рассмотрены инерционный и инновационно-инвестиционн...»

«Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Владимирский государственный университет Кафедра экономики и управления на предприятиях Налоговая политика Методические указания к практическим занятиям Составители Т.К. СНЕГИРЕВА Е.Н. СЕРГЕЕВА Вл...»

«Д.ТРАУТ. 22 НЕПРЕЛОЖНЫХ ЗАКОНА МАРКЕТИНГА Нарушайте их на свой страх и риск Введение Миллиарды долларов были попусту истрачены на маркетинговые программы, которые заранее были обречены на провал, независимо от того, насколько они были умными и блестящими,...»

«Страх повторения Философские, метафизические и методологические воззрения Владимира Мартынова Артем Рондарев Преподаватель, Школа культурологии, факультет гуманитарных наук, Национальный исслед...»

«КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ 2013 Т. 5 № 3 С. 491508 МОДЕЛИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ УДК: 004.94 Моделирование поведения паникующей толпы в многоуровневом разветвленном помещении a А. М. Аптуков, Д. А. Брацун, А. В. Люшнин Пермский государственный педагогический университет, Центр изучен...»

«КАЗАНСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНСТИТУТ ФИЛОЛОГИИ И МЕЖКУЛЬТУРНОЙ КОММУНИКАЦИИ Кафедра общей философии Р.К. СМИРНОВ ФИЛОСОФИЯ Конспект лекций Казань – 2014 Направление подготовки: 080100.62 для студентов бакалавров (1 курс) по направлению «Экономика» (очное обучение). Дисциплина: «Философия» У...»

«УДК-330.332 ИНВЕСТИЦИОННЫЕ ФОНДЫ В РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКЕ: ПОНЯТИЕ, ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ И ТИПОЛОГИЯ INVESTMENT FUNDS IN THE RUSSIAN ECONOMY: CONCEPT, ORGANIZATION PRINCIPLES AND TYPOLOGY ПОСТАЛЮК М.П., д-р экон. наук, профессор, зав. кафедрой...»

«Сообщения информационных агентств 11 февраля 2016 года 19:30 Налоговые вычеты могут коснуться только стимулирования ГРР в Восточной Сибири и Дальнем Востоке / ИНТЕРФАКС Медведев на Мюнхенской конференции проанализирует ситуацию в мировой экономике / ИТАР-ТАСС НДД/НФР разработаются при хорошем администрировании и готовности госструктур през...»

«Аннотации дисциплин (модулей) НАПРАВЛЕНИЕ 38.03.02 МЕНЕДЖМЕНТ НАПРАВЛЕННОСТЬ (ПРОФИЛЬ) УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ И ФИНАНСОВЫЙ УЧЕТ Б.1. Дисциплины (модули) Б1. Б. БАЗОВАЯ ЧАСТЬ Б.1.Б.1. Философия Философия, ее предмет и место в культуре. Философские...»

«УДК 336.027 Факторы и этапы инвестиционной политики компании Н. И. Лазаренко, С. В. Голованов Национальный исследовательский университет «МИЭТ» Рассмотрены этапы и факторы, необходимые при разработке инвестиционно...»

«Дробышевский С.М. Петренко В.Д. Турунцева М.Ю. Хромов М.Ю. Прогноз развития российской экономики на 2015–2016 гг. Очевидно, что в 2015 г. Россия входит в период экономического спада, глубина и продолжительность которого будет обусловлена как внешними факторами, так и способностью российской экономики оперативно ад...»

«Вестник ВГУ. Серия: Философия УДК 316.66 РАЦИОНАЛЬНОСТЬ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОВЕДЕНИЯ КАК ПРЕДМЕТ ФИЛОСОФСКОГО ОСМЫСЛЕНИЯ В. В. Негруль Приднестровский государственный университет имени Т. Г...»

«Право защиты инвестиций как элемент международного права развития Штефан В. Шилл* *Автор является референтом Гейдельбергского Института Макса Планка по зарубежному публичному и международному праву, атторней пра...»

«Бюллетень новых поступлений № 20 январь – декабрь Москва Оглавление Отдел Название отдела Страницы Науковедение 002Ж Журналистика 3 002СМИ СМИ 3 Библиотековедение Сборники научных трудов МГЛУ Философия 1этика Этика 9 Социология Психология Логика Религия Статистика Политика Экономика 3...»

«ИНСТИТУТ МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ И МЕЖДУНАРОДНЫХ ОТНОШЕНИЙ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК Италия в начале XXI века Сборник статей по итогам конференции (ИМЭМО РАН, 1 декабря 2014 года) Москва ИМЭМО РАН УДК 327(450) 338(450) ББК 66.3(4Ита) 65.5(4Ита) Италия 922 Серия «Библиотека Института мировой экономики и международных отношений» осн...»

«Веснш Гродзенскага дзяржаунага ушвератэта iM Яню Купалы H Эканомша СацыялоНя Б1ялог1я 3 (161), 2013 3 (161), 2013 ISSN 2221-5336 31 УДК 33:633.521:631.151.6(476) B.A. Карпов РАЗВИТИЕ ИНТЕГРАЦИОННЫХ СВЯЗЕЙ В ЛЬНЯНОМ ПОДКОМПЛЕКСЕ КАК УСЛОВИЕ ПОВЫШЕНИЯ ЕГО КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ Финансово-экономический...»

«АУДИТ ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ Шепелева К. В., Лессер Д. Д. Омский государственный аграрный университет им. П.А. Столыпина, ИЭ и Ф, Омск, Россия AUDIT OF FINISHED PRODUCTS Shepeleva K. V., Lesser D. D. Omsk State Agrarian University named after P.A....»

«РАЗВИТИЕ МЕТОДИКИ АНАЛИЗА ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ Гареева Юлия ФГБОУ ВО Башкирский государственный аграрный университет Уфа, Россия DEVELOPMENT OF METHODS OF ANALYSIS OF FINANCIAL STABILITY OF ENTERPRISE Gareeva Julia Bashkir State Agrarian University Ufa, Russia Аннотация: Важней...»

«Б А К А Л А В Р И А Т ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» ДЕНЬГИ, КРЕДИТ, БАНКИ Под редакцией заслуженного деятеля науки Российской Федерации, доктора экономических наук, профессора О.И. Лаврушина Рекомен...»

«КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ 2013 Т. 5 № 2 С. 131140 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ УДК: 004.9 О разложении матриц при помощи метода стохастического градиентно...»

«МЕТОДЫ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ Н.Л. Русакова, Л.В. Панова ДОСТУП К УСЛУГАМ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ: МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ И МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ* В развернувшейся в последние годы широкой дискуссии ни тему кризиса российского здравоохранения особое внимание привлечено к пробл...»








 
2017 www.pdf.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - разные матриалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.